模型训练设置：如何找到最佳 Discount Factor

模型训练设置的复杂度取决于许多因素，例如数据集的大小、模型的复杂性、可用的计算资源和训练时间限制。一般来说，当数据集较小或模型较简单时，较小的训练设置可以获得较好的结果，例如较小的学习率和较少的训练周期。当数据集较大或模型较复杂时，可能需要较大的训练设置，例如较大的批量大小，较高的学习率和较长的训练周期。在训练过程中，可以进行实验和调整训练设置以获得最佳的结果。