DeepRacer 超参数优化：指南与最佳实践

要优化第一次的 DeepRacer 超参数，可以尝试不同的数值来调整以下参数：

1. 'batch_size'：批处理大小，可以尝试增加或减少批处理大小，以寻找更好的训练效果。
2. 'beta_entropy'：熵正则化系数，可以尝试不同的值来控制模型的探索性。
3. 'discount_factor'：折扣因子，可以尝试不同的值来平衡当前和未来奖励的重要性。
4. 'e_greedy_value'：ε-greedy 算法中的 ε 值，可以尝试不同的值来平衡探索和利用之间的权衡。
5. 'epsilon_steps'：ε 值衰减的步数，可以尝试不同的步数来调整探索程度的变化。
6. 'exploration_type'：探索类型，可以尝试不同的类型来寻找更适合任务的探索策略。
7. 'loss_type'：损失函数类型，可以尝试不同的损失函数来优化模型的训练效果。
8. 'lr'：学习率，可以尝试不同的学习率来调整模型的收敛速度。
9. 'num_episodes_between_training'：训练之间的回合数，可以尝试不同的值来平衡训练频率和训练效果。
10. 'num_epochs'：训练的轮数，可以尝试增加或减少轮数来找到更好的模型训练结果。
11. 'stack_size'：图像堆叠的帧数，可以尝试增加或减少帧数来改变输入的图像信息。
12. 'term_cond_avg_score'：平均得分的终止条件，可以尝试不同的得分来设定训练的终止条件。
13. 'term_cond_max_episodes'：最大训练回合数的终止条件，可以尝试不同的回合数来设定训练的终止条件。

通过尝试不同的参数值，并根据优化的目标和任务需求，可以找到最佳的 DeepRacer 超参数。