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DQNでCartPole問題を解きたい

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私はDQNでCartPoleを解きたいと考えています。
しかし、うまく学習しません。

何度も同じ行動をとってしまい(rightかleftに出力が偏る)すぐに失敗してしまいます。
どの辺がおかしいのでしょうか?

参考
CartPoleでDQN(deep Q-learning)、DDQNを実装・解説【Phythonで強化学習:第2回】

import gym
from collections import deque
import keras
from keras import optimizers
from keras import losses
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
from keras.utils import plot_model
from keras import backend as K
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
import sys
import time

EPOCH = 200
BATCH_SIZE = 32
CLEAR_TURN = 100
GAMMA = 0.99

def getAction(model,observation,episode):
    y = model.predict(observation.reshape((1,4)))
    if (0.01 +0.9/(1.0 + episode)) <= np.random.uniform(0,1):
        return np.argmax(y)
    else:
        return np.random.choice([0, 1])

def learn(model,data):
    y_pred = []
    y_true = []
    for d in data:
        state,action,reward,nextState = d
        y = model.predict(state)
        if not (nextState == np.zeros(state.shape)).all(axis=1):
            y[0][action] = reward + GAMMA * np.max(model.predict(nextState)[0])
        else:
            y[0][action] = reward
        y_pred.append(state.reshape(4))
        y_true.append(y.reshape(2))
    model.fit(np.array(y_pred),np.array(y_true),batch_size=BATCH_SIZE,verbose=0,epochs=1)

def huberloss(y_true, y_pred):
    return K.mean(K.minimum(0.5*K.square(y_pred-y_true), K.abs(y_pred-y_true)-0.5), axis=1)

def main(args):

    env = gym.make('CartPole-v0')
    model = Sequential()
    model.add(Dense(16,activation="relu",input_dim=4))
    model.add(Dense(16,activation="relu"))
    model.add(Dense(2,activation="linear"))
    model.compile(loss=huberloss, optimizer=Adam(lr=0.00001))
    model.summary()

    data = deque(maxlen=200)

    plot_x = []
    plot_y = []

    point = 0

    for episode in range(EPOCH):
        observation = env.reset()
        nextObservation, reward, done, info = env.step(env.action_space.sample())

        for t in range(CLEAR_TURN * 2):

            if EPOCH - episode == 2:
                env.render()
                time.sleep(0.1)

            action = getAction(model,observation,episode)
            nextObservation, reward, done, info = env.step(action)
            if done:
                if t > CLEAR_TURN:
                    data.append((observation.reshape((1,4)),action,1,np.zeros((1,4))))
                else:
                    data.append((observation.reshape((1,4)),action,-1,np.zeros((1,4))))
                print("{} times : finished after {} timestamps".format(episode,t+1))

                plot_x.append(episode)
                plot_y.append(t + 1)

                break
            else:
                data.append((observation.reshape((1,4)),action,0,nextObservation.reshape((1,4))))
            observation = nextObservation
        if BATCH_SIZE < len(data):
            learn(model,data)

    plt.scatter(plot_x,plot_y,marker="+")
    plt.show()

main(sys.argv)
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