优化实验和强化实验区别?

优化实验和强化实验都是机器学习中用于提升模型性能的方法，但侧重点不同。优化实验关注如何调整参数或结构以快速找到最优解，而强化实验侧重通过与环境互动逐步学习最优策略。

区别

优化实验：主要针对已有模型的参数进行调优，使用梯度下降等算法寻找最小损失函数的参数组合。实验目标明确，过程可重复，结果稳定。比如调整学习率、批量大小等超参数，通过多次迭代快速收敛到最优解。这类实验适合结构固定的模型，如神经网络。

强化实验：侧重智能体在动态环境中通过试错学习策略，不依赖固定数据集。智能体根据环境反馈调整行为，目标是最大化长期累积奖励。实验过程具有探索性，结果受随机因素影响大。比如训练机器人走路，智能体需要不断尝试不同动作才能学会平衡。这类实验适合决策类任务，如游戏AI或自动驾驶。