在自动驾驶技术的深度学习应用中，数据稀疏性是一个不容忽视的“盲区”，由于自动驾驶车辆在真实世界中遇到的各种复杂场景和极端条件难以预料，导致在训练集中出现“未见之景”，进而影响模型的泛化能力，为克服这一挑战，我们可以采用以下策略：
1、数据增强：通过图像变换、噪声注入等方法增加训练数据的多样性，使模型能够更好地适应不同光照、天气条件下的场景。
2、迁移学习：利用在相似但不同任务上预训练的模型，提取通用特征，再针对特定任务进行微调，以缓解数据稀缺问题。
3、生成对抗网络（GANs）：利用GANs生成与真实数据相近的虚拟样本，以增加训练集的规模和多样性，提高模型的鲁棒性。
4、半监督学习：结合有标签和无标签数据进行训练，利用无标签数据中的隐含信息提升模型性能。
通过这些策略，我们可以逐步缩小自动驾驶中深度学习的“盲区”，使自动驾驶技术更加安全、可靠地服务于未来出行。
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深度学习在自动驾驶中面临数据稀疏性挑战，通过增强样本生成与多源融合技术可有效克服'盲区'。
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