Target network — стабилизирующая нейронная сеть, используемая в Deep Q-learning для предоставления reference Q-values или оценок политики при обучении основной сети. Разделяя источник обучающих целей и обновляемую сеть, она снижает вредные feedback loops и повышает стабильность обучения.
In Deep Q-learning, a neural network that is a stable approximation of the main neural network, where the main neural network implements either a Q-function or a policy. Then, you can train the main network on the Q-values predicted by the target network. Therefore, you prevent the feedback loop that occurs when the main network trains on Q-values predicted by itself. By avoiding this feedback, training stability increases.