## Objectif Comparer les performances avec différentes tailles de buffer et assurer la reproductibilité. ## Ablation - [ ] Créer `configs/ablation_buffer.yaml` avec `buffer_size: 1000` - [ ] Lancer le training avec cette config - [ ] Comparer les courbes de retour avec `default.yaml` (buffer=50000) - [ ] Documenter les conclusions dans le rapport ## repro.sh - [ ] Entraîner sur 5 seeds avec `default.yaml` - [ ] Lancer `eval.py` sur chaque seed - [ ] Régénérer tous les plots et CSV ## Critère de succès `bash repro.sh` régénère tous les résultats à ±5% sans intervention manuelle.
Objectif
Comparer les performances avec différentes tailles de buffer et assurer la reproductibilité.
Ablation
configs/ablation_buffer.yamlavecbuffer_size: 1000default.yaml(buffer=50000)repro.sh
default.yamleval.pysur chaque seedCritère de succès
bash repro.shrégénère tous les résultats à ±5% sans intervention manuelle.