为了解决这个优化问题，最常用的方法是基于梯度下降，在每个训练步骤使用一批数据通过蒙特卡洛估计来估计梯度。然而，随着安全关键事件的罕见性增加，估计方差会呈指数增加，导致“稀疏度灾难”。解决方法有三个。首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。这种方法侧重数据，专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力
为了解决这个优化问题,最常用的方法是基于梯度下降,在每个训练步骤使用一批数据通过蒙特卡洛估计来估计梯度。 然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。
为了解决这个优化问题,最常用的方法是基于梯度下降,在每个训练步骤使用一批数据通过蒙特卡洛估计来估计梯度。 然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。
为了解决这个优化问题,最常用的方法是基于梯度下降,在每个训练步骤使用一批数据通过蒙特卡洛估计来估计梯度。 然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。
然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。但定义和识别罕见事件不是那么简单的。因为它们依赖于特定于问题的目标函数,并受到安全关键事件的时空复杂...
【新智元导读】近日,清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题,发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出,安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增,提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
近日,清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题,发表在了顶刊《Nature Communications》上。 研究指出,安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增,提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。 随着自动驾驶技术的快速发展,交通系统迎来了前所未有的变革。尽管自动驾驶...
然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。但定义和识别罕见事件不是那么简单的。因为它们依赖于特定于问题的目标函数,并受到安全关键事件的时空复杂...
然而,随着安全关键事件的罕见性增加,估计方差会呈指数增加,导致“稀疏度灾难”。 解决方法有三个。 首先是使用更多罕见事件数据进行有效训练。 这种方法侧重数据,专门利用与罕见事件相关的数据来不断改进系统能力。但定义和识别罕见事件不是那么简单的。因为它们依赖于特定于问题的目标函数,并受到安全关键事件的时空复杂...
新研究解决稀疏度灾难的方法,是打开AI黑箱,尝试用数学表达稀疏度本质,并提出了三种对应的解决办法。 具体来说,作者认为传统上比较重视的安全关键事件的概率分布,其实并不核心。 相反,真正挑战在于如何定义高度复杂场景中安全关键情况的稀有性,例如不同的天气条件、不同的道路基础设施以及道路使用者的行为差异… 这些安全...