机器学习在自动驾驶中的‘盲点’，如何避免过拟合？
在自动驾驶技术的研发中，机器学习作为核心驱动力之一，其重要性不言而喻，在利用机器学习模型进行数据处理和决策时，一个常被忽视的“盲点”便是过拟合问题，过拟合是指模型在训练数据上表现过于优秀，以至于它“记住了”训练数据的噪声和异常值，从而在新的...
在自动驾驶技术的研发中，机器学习作为核心驱动力之一，其重要性不言而喻，在利用机器学习模型进行数据处理和决策时，一个常被忽视的“盲点”便是过拟合问题，过拟合是指模型在训练数据上表现过于优秀，以至于它“记住了”训练数据的噪声和异常值，从而在新的...