因为对于不同的state网络估计的reward值相差很大，而本质上来说reward可以看做是更新的步长，所以我们要求，训练的时候至少更新的步长是差不多的，这样才能高效的进入极值点。
- 那
baseline是怎么降低variance的呢？
首先是经典解释方法，我们常把V(s)当做baseline，也就是average_a{Q(s,a)}当做baseline，这意味着Q(s,a)大于V(s)所对应的a对π(a|s)有提升作用，Q(s,a)小于V(s)所对应的a对π(a|s)有降低作用，尽管不同的a对应的long time return都是正值。
- 其次，
baseline降低variance可以从全局考虑，而不是局限于某一个state所对应的action的Q(s,a)。
给个直观的例子，在s1下a1,a2,a3对应的Q分别是200,210,220，在s2下a1,a2,a3对应的Q分别是105,110,115；如果只是单纯的考虑某一个state，比如s1，那么200,210,220和-10,0,10（减去baseline=210后得到）这两组数据的variance其实是一样的；相反，如果从全局考虑，既考虑多个状态，那么200,210,220,105,110,115和-10,0,10,-5,0,5这两组数据的variance显然后者更小。（注意，-5,0,5是s2下Q值减去baseline得到的，因为是不同的state，减去不同的baseline是reasonable的）
