自动驾驶系统的局部最优陷阱 文章指出,当前自动驾驶系统过度依赖海量数据驱动的“数据飞轮”模式,导致陷入“局部最优陷阱”,即系统通过不断打补丁来应对长尾问题,但难以实现真正的泛化和举一反三。这种模式下,数据收集成本随难度上升而急剧增加,系统性能遭遇瓶颈。作者借鉴机器人学… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
自动驾驶系统的局部最优陷阱 文章指出,当前自动驾驶系统过度依赖海量数据驱动的“数据飞轮”模式,导致陷入“局部最优陷阱”,即系统通过不断打补丁来应对长尾问题,但难以实现真正的泛化和举一反三。这种模式下,数据收集成本随难度上升而急剧增加,系统性能遭遇瓶颈。作者借鉴机器人学… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
作者: 自动驾驶系统的局部最优陷阱 文章指出,当前自动驾驶系统过度依赖海量数据驱动的“数据飞轮”模式,导致陷入“局部最优陷阱”,即系统通过不断打补丁来应对长尾问题,但难以实现真正的泛化和举一反三。这种模式下,数据收集成本随难度上升而急剧增加,系统性能遭遇瓶颈。作者借鉴机器人学… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
自动驾驶系统的局部最优陷阱 文章指出,当前自动驾驶系统过度依赖海量数据驱动的“数据飞轮”模式,导致陷入“局部最优陷阱”,即系统通过不断打补丁来应对长尾问题,但难以实现真正的泛化和举一反三。这种模式下,数据收集成本随难度上升而急剧增加,系统性能遭遇瓶颈。作者借鉴机器人学… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论