據外媒Electrek報道，特斯拉于近日申請了一項專利，即如何從龐大的客戶車隊中獲取訓練數據，以訓練其自動駕駛神經網絡。

據悉，特斯拉人工智能和自動駕駛軟件負責人Andrej Karpathy是該專利的唯一發明人。Karpathy指出了在應用程序中為深度學習培訓收集數據的難點：“用于自動駕駛等應用的深度學習系統是通過訓練機器學習模型來開發的。通常深度學習系統的性能在一定程度上受制于訓練集的質量。在大多數情況下，在收集、管理和注釋培訓數據方面需要投入大量資源，創建訓練集的工作因此很重要且繁瑣。此外，通常很難為機器學習模型需要改進的特定用例收集數據。”

值得一提的是，特斯拉開發自動駕駛系統的方法與大多數汽車公司大相徑庭。大多數汽車公司使用相對較小的測試車輛車隊來收集數據和測試其系統，而特斯拉則利用配備了一系列傳感器的數十萬客戶車輛來收集道路和駕駛數據，并在“陰影模式”下測試自動駕駛系統，因此，車隊收集的這些數據對于特斯拉訓練神經網絡進行自動駕駛是非常有價值的。

Karpathy在專利中提到，“隨著機器學習模型變得越來越復雜，例如更深層次的神經網絡，大型訓練數據集的必要性也相應增加。與較淺的神經網絡相比，這些較深的神經網絡可能需要更多的訓練實例，以確保其通用性。”

因此，工程師解釋了其專利方法，即在傳輸潛在培訓數據之前，先對數據源進行分類。