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

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