《表4 模型训练参数：基于MM-STConv的端到端自动驾驶行为决策模型》

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《基于MM-STConv的端到端自动驾驶行为决策模型》

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本文在NVIDIA GTX1080Ti GPU上进行试验，采用深度学习框架Tensorflow构建网络并进行训练。在训练过程中，使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化网络权重，设Batch size参数为256，并在全连接层后使用比率为0.2的dropout以防止过拟合。当训练损失达到平衡时，设置学习率衰减系数为0.5以保证模型在训练后期收敛。通过反复试验，当训练时长为6h，训练周期达到10 000次后，训练误差已无明显下降。参数设置如表4所示。