技術(shù)編號(hào):40529951
提示:您尚未登錄,請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載,如果您還沒(méi)有賬戶(hù)請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ,登陸完成后,請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本申請(qǐng)屬于自主駕駛,尤其涉及一種車(chē)輛的駕駛策略模型的訓(xùn)練方法、裝置及終端設(shè)備。背景技術(shù)、傳統(tǒng)的自主駕駛車(chē)輛的駕駛方案,往往通過(guò)集中式大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,通過(guò)訓(xùn)練后的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型決策自主駕駛車(chē)輛的駕駛方案。這種通過(guò)集中式大數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的駕駛策略模型,雖然提高了自主駕駛車(chē)輛的駕駛策略的精度,但集中式大數(shù)據(jù)的收集也帶來(lái)了用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。、聯(lián)邦學(xué)習(xí)作為一種新興的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架,允許多個(gè)設(shè)備在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下,通過(guò)中央服務(wù)器的協(xié)調(diào),共同訓(xùn)練一個(gè)模型,可以避免隱私數(shù)據(jù)的...
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