一种训练端到端的自动驾驶策略的方法

本发明提供一种训练端到端的自动驾驶策略的方法，所述训练端到端的自动驾驶策略的方法包括一下步骤：S1、数据采集并预处理，S2、定义损失函数、优化器以及构建模型，S3、数据划分，S4、模型训练，S5、在验证集上评估，S6、模型调整优化，S7、测试集评估，S8、权重剪枝并评估，采用梯度范数计算的方式，计算评估每个权重的重要性，根据重要性评估结果按照从较小比例开始且逐步增加，并移除不重要的权重，使用步骤S7的测试集对实现权重剪枝后的模型进行评估，若此时模型性能不达标，则采用权重恢复策略恢复部分权重并重新评估直到模型性能达标，本发明通过权重剪枝使得模型系统适用性更广，系统训练效率更快。