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不平衡分类和强化学习探索的范围损失
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了强化学习问题和监督分类问题之间的等价性，提出了一种新的损失函数——Scope Loss。作者发现探索和利用权衡问题等同于数据集不平衡问题，并发现了它们在解决方法上的相似之处。Scope Loss 可以调整梯度，防止过度利用和数据集不平衡导致的性能损失，而无需任何调整。作者在基准强化学习任务和一个倾斜的分类数据集上测试了 Scope Loss，并证明其优于其他损失函数。
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关键要点
- 强化学习问题与监督分类问题之间存在等价性。
- 探索和利用权衡问题与数据集不平衡问题相同。
- 提出了一种新的损失函数——Scope Loss。
- Scope Loss 可以调整梯度，防止性能损失。
- Scope Loss 无需任何调整即可应用。
- 在基准强化学习任务和倾斜分类数据集上测试了 Scope Loss。
- Scope Loss 的表现优于其他损失函数。
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