Neben der Berücksichtigung von Entscheidungsverlustfunktionen und der Robustheit gegenüber Rauschen gibt es weitere Designentscheidungen, die die Leistung von Modellen in komplexen Umgebungen verbessern können. Einige dieser Entscheidungen umfassen:
Verwendung von Latenten Modellen: Die Integration von latenten Modellen in Entscheidungsmodelle wie IterVAML und MuZero kann die Leistung in komplexen Umgebungen verbessern, indem sie eine effektive Repräsentation der Daten ermöglichen.
Stabilisierende Verlustfunktionen: Die Implementierung von stabilisierenden Verlustfunktionen, die die Konvergenz und Robustheit der Modelle verbessern, kann die Leistung in komplexen Umgebungen steigern.
Explorationsstrategien: Die Integration von effektiven Explorationsstrategien in die Entscheidungsmodelle kann dazu beitragen, die Erkundung des Umfelds zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen.
Modellkapazität: Die Anpassung der Modellkapazität an die Komplexität der Umgebung kann die Leistung verbessern, indem sicherstellt wird, dass das Modell ausreichend komplex ist, um die relevanten Informationen zu erfassen, aber nicht zu komplex, um Overfitting zu vermeiden.
Durch die Berücksichtigung dieser Designentscheidungen können Entscheidungsmodelle in komplexen Umgebungen effektiver eingesetzt werden und bessere Leistung erzielen.