除了卷積神經網絡（ConvNet），還有多種機器學習方法可以用於慣性導航系統（INS）的錯誤校正，包括：
遞歸神經網絡（RNN）：特別是長短期記憶網絡（LSTM），能夠處理時間序列數據，適合用於捕捉慣性導航系統中的時間依賴性和動態變化。
支持向量機（SVM）：可以用於分類和回歸問題，通過學習數據中的邊界來進行錯誤校正，特別是在小樣本數據的情況下表現良好。
隨機森林（Random Forest）：這是一種集成學習方法，通過多個決策樹的投票來提高預測的準確性，適合用於處理高維數據和非線性問題。
深度強化學習（DRL）：通過與環境的互動來學習最佳策略，能夠在不確定的環境中進行自我調整，對於動態變化的導航環境特別有效。
卡爾曼濾波器（Kalman Filter）：雖然這是一種傳統的數據融合技術，但結合機器學習方法可以進一步提高其性能，特別是在處理噪聲和不確定性方面。
這些方法各有優勢，可以根據具體的應用場景和數據特性選擇合適的技術來進行慣性導航系統的錯誤校正。