36、深度学习算法基础及在驾驶行为分析与车辆通信中的应用

深度学习算法基础及在驾驶行为分析与车辆通信中的应用

1. 数据增强和迁移学习

深度学习算法普遍面临的一个关键问题是需要大量的数据。如果输入的数据不足，网络可能会出现欠拟合或过拟合的情况，表现为高错误率或无法有效泛化。解决这个问题的最简单方法是获取更多的数据，此外还可以采用数据增强、人工生成数据和迁移学习等方法。

• 数据增强 ：以计算机视觉为例，可以对图像进行翻转、裁剪、缩放、旋转、平移等操作，还可以添加噪声或丢失部分信息。这些简单的操作虽然只是以不同形式重复使用相同的图像，但能帮助网络不依赖于明显的简单特征，增加可用于训练的数据量。
• 人工生成数据 ：也称为合成数据，是由生成模型产生的。如RBMs、DBNs、VAEs或GANs等模型，能够基于原始数据高效且一致地生成数据，并且生成的数据与原始数据具有相同的概率或潜在空间分布。
• 迁移学习 ：可以避免从头构建深度学习模型或进行长时间的大量训练。它利用其他在超大型数据集上预训练好的模型，使用我们现有的新数据更新其权重系数，有时还会对网络进行定制以满足我们的需求。网络可以从在相似数据上预训练的权重开始学习，再用我们的数据进行更新，节省了时间和精力。

2. 权重初始化、激活函数和优化器

在训练深度学习模型时，优化器、权重初始化和激活函数的选择至关重要，它们会影响模型是否能收敛到所需的结果。

• 权重初始化 ：CNN的一个主要弱点是需要适当的权重初始化来避免陷入局部最小