你这是被网文忽悠了
数据和训练根本解决不了这个问题，因为问题的本质是你无法高效的从一大堆样本中分辨出哪些是正样本哪些负样本而引起的corner case。而不是样本不够多
端到端回避这个问题的代价就是训练飘了，这个不是靠优化可以解的，无解
不优雅的办法就是强行在最后加规则，我猜这是理想接下来要做的事情
优雅的做法一定是像华为蔚来这种做法，弱化一步到位，分拆成多步决策，每一步设置边界和兜底，达成全局可控

【 在 fzplove 的大作中提到: 】
:因为规控需要人去建立规则，比较耗时间。:端到端全靠计算了，看的就是数据和训练。更新会更快。:#发自zSMTH-v-@re

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