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本文探讨了基于深度学习的自动驾驶技术，详细介绍了从论文学习、数据采集、模型定义、过拟合处理到模型训练和验证的过程。核心是通过神经网络处理摄像头画面，预测转向角度，实现车辆自主驾驶。针对过拟合问题，文章提到了Dropout正则化技术的有效应用。
本章我们主要学习以下内容:
- 阅读自动驾驶论文
- 采集数据
- 根据论文搭建自动驾驶神经网络
- 训练模型
- 在仿真环境中进行自动驾驶
论文介绍
本文参考自2016年英伟达发表的论文《End to End Learning for Self-Driving Cars》
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