告别PPO训练噪声：将价值估计转为分类任务大幅提升稳定性
joecole · x · 2026-08-08
在二值奖励的强化学习场景中，传统PPO通常使用MSE回归训练Critic，但微小的价值误差会放大优势函数的噪声。
近期一篇论文提出了一种简单的改进方案：停止对标量值进行回归，转而将价值估计视为分类任务。具体做法是将MSE头替换为基于值区间的分类预测器（HL-Gauss PPO），使用交叉熵进行训练，随后解码回标量供标准GAE使用。
在Qwen模型上的数学和推理任务测试表明，该方法持续优于标准PPO和DAPO，不仅优势方差更低，模型校准度也显著提升。
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