VINS跑数据集内存溢出
时间: 2023-10-25 09:10:19 浏览: 50
VINS(视觉惯性导航系统)是一种用于定位和导航的技术,通常需要使用大量的数据集进行训练和测试。如果在运行VINS时发生内存溢出错误,这可能是由于数据集过大导致的。
传统的批量梯度下降(BGD)方法在计算整个数据集梯度时只进行一次更新,这在处理大型数据集时速度较慢且难以控制。针对稀疏数据集,SGD(随机梯度下降)、NAG(Nesterov加速梯度)以及动量项等方法可能不太适用。在这种情况下,应该考虑使用自适应学习率的方法,以避免手动调整学习率,并使用默认参数来获得最优结果。
动量项是一种用于加速收敛的方法,它通过模拟物体在运动过程中积累的动量来更新参数。就像从山上投出一个球,在下落过程中球的速度不断增加,类比到优化算法中就是参数更新的速度也在不断增加。
因此,为了避免VINS在处理数据集时发生内存溢出错误,可以考虑使用更高效的优化算法,如随机梯度下降(SGD)或带有自适应学习率的方法,并根据实际情况调整参数和学习率的设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [从梯度下降到 Adam!一文看懂各种神经网络优化算法](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/121026597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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