深度增强学习（DRL）是人工智能领域中一个非常重要的分支，它结合了深度学习和强化学习的优点，让机器能够通过与环境的交互自主学习。在DRL中，学习率是一个至关重要的超参数，它决定了算法在训练过程中更新权重的速度。🔍

当学习率设置得过高时，模型可能会因为权重更新过大而错过最优解，导致算法不稳定，甚至无法收敛。相反，如果学习率过低，虽然算法可能最终能找到较优解，但训练过程会变得非常缓慢，效率低下。⏳

因此，在实际应用中，选择合适的学习率至关重要。通常需要通过实验来调整学习率，以找到既能快速收敛又能保持稳定性的最佳值。🛠️

了解并掌握学习率对奖励的影响，有助于我们更好地优化DRL模型，提高其性能。🚀

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