TD3的技巧
技巧一：裁剪的双Q学习(Clipped Double-Q learning). 与DDPG学习一个Q函数不同的是，TD3学习两个Q函数(因此称为twin)，并且利用这两个Q函数中较小的哪个Q值来构建贝尔曼误差函数中的目标网络。
技巧二：延迟的策略更新(“Delayed” Policy Updates). TD3算法中，策略(包括目标策略网络)更新的频率要低于Q函数的更新频率。文章建议Q网络每更新两次，策略网络才更新一次。
络才更新一次。
技巧三：目标策略平滑(Target Policy Smoothing). TD3在目标动作中也加入了噪声，通过平滑Q函数沿着不同动作的变化，使得策略更难利用Q函数的错误。