ASPICE 4.0-ML机器学习模型的重要概念-训练后的机器学习模型 trained ML model-亚远景

发表时间：2024-01-18 作者：亚远景返回列表

训练好的机器学习模型是指经过训练过程得到的结果，它包括了表示机器学习架构的软件、在训练过程中优化的权重集合，以及最终的超参数设置。

在自动驾驶领域，训练好的机器学习模型可以是用于识别道路上的交通标志的视觉识别模型。这个模型的软件表示了视觉识别的架构，比如卷积神经网络（CNN），以及用于处理图像的各种层和函数。在训练过程中，模型的权重会根据输入数据进行优化，以便更好地识别不同类型的交通标志。最终的超参数设置，比如学习率、批量大小等，也会影响模型的性能和准确度。

举例来说，训练好的交通标志识别模型可以通过摄像头捕获道路上的实时图像，并识别出图像中的交通标志，比如停车标志、限速标志等。这个训练好的模型包括了视觉识别架构的软件表示、优化过的权重集合以及最终的超参数设置，可以被部署到自动驾驶系统中，帮助车辆更准确地理解道路环境并做出相应的决策。