La rete target in DQN è una copia della rete neurale principale, utilizzata per calcolare i valori target della funzione Q durante l'addestramento. Viene aggiornata meno frequentemente rispetto alla rete principale (ad esempio, ogni alcune migliaia di passi), il che aiuta a stabilizzare l'addestramento ed evitare divergenze. L'idea è che una rete target fissa fornisca un obiettivo più stabile per l'aggiornamento dei parametri della rete principale.

Esempio di aggiornamento della rete target:

if step % target_update_freq == 0:
    target_network.load_state_dict(main_network.state_dict())

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