深度学习在自动驾驶中的盲区，如何克服数据偏见？
在自动驾驶的深度学习模型中，数据是“燃料”，而偏见则是“杂质”，尽管深度学习模型在处理大规模数据集时表现出色，但它们仍然容易受到数据偏见的影响，这种偏见可能源于数据采集过程中的不均衡、地域差异或人为因素，导致模型在特定情境下表现不佳。为了克...
在自动驾驶的深度学习模型中，数据是“燃料”，而偏见则是“杂质”，尽管深度学习模型在处理大规模数据集时表现出色，但它们仍然容易受到数据偏见的影响，这种偏见可能源于数据采集过程中的不均衡、地域差异或人为因素，导致模型在特定情境下表现不佳。为了克...