你训练一个 DQN 做离散控制：状态 10 维、动作 5 个，用经验回放 + 目标网络。训练到 200 万步时你发现 TD loss 从 0.05 缓慢涨到 0.3 后进入平台，而评估回报在第 30 万步达到峰值后一路下滑。请说明你如何定位原因，并按什么顺序做实验验证。

面试官在考什么

判断候选人能否把“loss 上涨”和“策略变差”这两件不同的事分开，以及是否理解经验回放与目标网络带来的稳定性问题与其副作用。

DQN

回答框架 · 前两步

1. 先排除评估与随机性因素：用 ε=0 做评估、至少 3 个 seed、把训练回报和评估回报分开画，再判断是不是策略真的退化。
2. loss 绝对值上涨不直接等于发散：Q 值整体量级变大时 TD error 会同比变大，要看归一化后的 TD error，或看 Huber 被 clip 的样本比例。

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