深度学习小车的训练问题

Question

对于一个深度学习的自动驾驶小车，可能是由于训练参数的设置问题而导致的一些问题。
训练完成以后，运行小车，使其在模拟环境中跑起来，经常跑一小会就会冲出赛道，或者是遇到较大的弯道，后半段就会失去控制，不再控制转向，一股脑的冲出去，对于这种情况，我把迭代轮数改为700和200，我感觉200的时候比700的时候，小车跑的更加平稳，虽然也会冲出赛道。这种问题应该从什么方面去入手解决呢？

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

首先，这种情况可能是由于训练参数的不合理导致的。可能会需要尝试不同的训练参数来解决这个问题。

在这种情况下，可以尝试增加训练数据量并加入更多的不同驾驶场景，这可能会增加模型的泛化能力。除此之外，还可以尝试更改模型架构或使用不同的激活函数、正则化等技术，以进一步提升模型性能并避免过拟合。

此外，也可以对训练过程进行调整或重新训练模型，使用更合理的互动策略和损失函数。最后，根据实际情况进行调整，参考其他相关文献和实现，并进行多次实验以找到最佳的训练参数。