一个候选人在 CartPole 上训练 DQN：replay buffer 容量 1000，batch size 4，每步都更新一次网络，target network 就是 online network 本身（从不拷贝），ε 固定为 0.01。训练 5000 步后 loss 持续下降，但平均 return 一直在 20 左右上不去。请指出至少两个实现问题并解释它们各自如何导致 return 上不去。
面试官在考什么
能否把 DQN 的两个核心组件理解成对具体训练现象的因果解释，而不是背名词。
回答框架 · 前两步
- loss 下降不等于策略变好：target 随网络一起漂移，loss 可以下降而 Q 值整体发散或震荡。
- 缺少独立的 target network：bootstrap 目标 y=r+γmaxQ_θ 与预测共用同一套参数，形成自举正反馈，训练不稳定。
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