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近期公司在AWS赞助下，举办了DeepRacer无人车的比赛，模型训练期间，总结了一些经验如下：
- 如奖励函数编写分值不佳造成曲线上升下降幅度过大不利于收敛，最终训练的模型不会好到哪里去
- 克隆模型的训练的效果普遍不如重新训练
- 相同奖励函数下，过长和过短的时间训练都不能起到更多的帮助作用，反而有可能起反作用，一般推荐150分钟
- Discount factor 0.999比较利于收敛，过小则需要更长时间才能收敛出结果，过小时训练的模型效果不佳(可能需要更长训练时间)
- 实际比赛中，首次模型载入需要15秒左右，模型切换需要13-15秒生效
- 比赛赛道反射光对模型表现影响很大，尤其是大屏幕的光源会造成干扰
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