开始2ms,时间越久越大,能达到100多ms,有知道原因的朋友吗?求答案
训练模型为什么时间会变得越来越长?dqn算法使用sumo仿真控制交通信号灯
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- 火花怪怪 2023-06-20 21:48关注
训练模型时间变得越来越长可能有以下几个原因:
数据集规模增大:随着训练数据的增加,模型训练的时间会变得越来越长。如果您的数据集规模不断增大,那么训练时间也会随之增加。
模型复杂度增加:随着模型的复杂度增加,训练时间也会变得越来越长。如果您的模型越来越复杂,那么训练时间也会随之增加。
计算资源不足:如果您的计算资源不足,那么模型训练的时间会变得越来越长。如果您的模型越来越复杂,需要的计算资源也会越来越多。如果您的计算资源无法满足训练需求,那么训练时间也会随之增加。
至于DQN算法在使用SUMO仿真控制交通信号灯时,训练时间变得越来越长可能有以下原因:
SUMO仿真时间增加:随着仿真时间的增加,需要训练的数据量也会增加,导致训练时间变得越来越长。
交通流量增加:如果交通流量增加,那么需要训练的数据量也会增加,导致训练时间变得越来越长。
计算资源不足:如果计算资源不足,那么需要训练的时间也会随之增加。
为了解决训练时间变得越来越长的问题,可以尝试以下方法:
减小数据集规模:如果数据集规模过大,可以考虑减小数据集规模,或者使用采样方法来减小数据集规模。
减小模型复杂度:如果模型复杂度过高,可以考虑减小模型复杂度,或者使用其他更简单的模型。
增加计算资源:如果计算资源不足,可以考虑增加计算资源,例如使用更强大的计算机或使用分布式训练方法。
优化算法:可以尝试使用更高效的算法来训练模型,例如使用并行化算法或者增量学习算法等。
回答整理自chatgpt,如果能解决麻烦采纳一些,谢谢啦解决 无用评论 打赏 举报
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