端到端学习（End-to-End Learning）

最新推荐文章于 2025-11-24 16:38:59 发布

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本文深入探讨了端到端学习的概念，这是一种不进行模块或阶段划分的机器学习方法，直接优化任务的总体目标，无需人为干预中间过程。通过输入-输出对形式的数据进行训练，简化了学习流程。

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端到端学习（End-to-End Learning），也称端到端训练，是指在学习过程中不进行分模块或分阶段进行训练，直接优化任务的总体目标。在端到端学习中，一般不需要明确地给出不同模块或阶段的功能，中间过程不需要人为干预。端到端学习的训练数据为“输入-输出”对的形式，无需提供其它额外信息。

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端到端学习在机器学习领域中是一种训练模型的方法，它可以从原始输入直接学习到最终的输出，而无需手动设计特征或进行中间步骤

BugCrusher的博客

09-06

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它的出现大大简化了模型的构建过程，提高了模型的性能和效率端到端学习在机器学习中是一种训练模型的方法，它能够直接从原始输入学习到最终的输出结果，而无需手动设计特征或进行中间步骤的处理。模型的输入层是一个展平的图像数组，隐藏层包含 128 个神经元，并使用 ReLU 激活函数，输出层包含 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数。模型的输入层是一个展平的图像数组，隐藏层包含 128 个神经元，并使用 ReLU 激活函数，输出层包含 10 个神经元，并使用 softmax 激活函数。

机器学习中的“端到端学习”是什么？

06-10

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端到端学习（End-to-end learning）是指将从输入直接推导出输出的整个过程作为一个整体进行优化的机器学习模型。与传统的机器学习模型不同，传统模型通常将机器学习任务分解成多个步骤，每个步骤都需要手动设计和优化，而端到端学习则可以通过深度学习算法自动完成这些步骤。在本文中，我们将使用Python来实现一个简单的端到端学习模型。现在，我们可以定义一个简单的端到端学习模型。通过这个简单的例子，我们可以看到端到端学习模型是如何自动学习和优化模型的。机器学习中的“端到端学习”是什么？

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【AI概念】端到端学习（End-to-End Learning）vs. 分阶段学习（Pipeline Learning）|定义、核心原理、数学表达、优缺点系统对比与工程选择建议|实际案例、工程实现细节

AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～

07-05

1268

大家好，我是爱酱。本篇将会深入梳理端到端学习（End-to-End Learning）与分阶段学习（Pipeline Learning）这两个常被混淆的机器学习范式，结合数学公式、工程案例与优缺点，帮助你彻底厘清两者的本质区别与联系。注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

端到端训练：颠覆性的AI模型范式

最新发布

kingnight233的博客

11-24

1093

端到端训练是深度学习的革命性范式，通过构建单一可微分模型，直接将原始输入映射到最终输出。其核心突破在于四大要求：1.全局可微分性 - 确保梯度顺畅回流2.统一优化目标 - 单一损失函数3.指导全局优化3.协调特征学习 - 自动演化最优内部表示4.稳定训练动力学 - 管理梯度流保证收敛

什么是端到端的学习

Turn life into a dream, and then turn dreams into reality

06-20

2572

深度学习提供了一种“端到端”的学习范式，整个学习的流程并不进行人为的子问题划分，而是完全交给深度学习模型直接学习从原始数据到期望输出的映射。这些操作层整体可以看作一个复杂的函数Fcnn，最终的损失函数由数据损失（data loss）和模型参数的正则化损失（regularization loss）共同组成，模型深度的训练则是在最终损失驱动下对模型进行参数更新并将误差反向传播至网络各层。端到端的学习是不做其他额外处理，从原始数据输入到任务结果输出，整个训练和预测过程，都是在模型里完成的。

端到端的学习（end-to-end learning）

jerry zhang的sally wu

10-07

822

机器学习中什么是端到端的学习（end-to-end learning）？传统机器学习由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一个误差，这个误差会在模型中的每一层传递（反向传播），每一

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End-to-End-Learning-of-Communications-Systems-Without-a-Channel-Model:研究论文的实施

03-11

没有通道模型的端到端通信系统学习此回购协议是研究论文的实施：没有通道模型的通信系统的端到端学习链接到本文： : 链接到我们的演示文稿： : usp （演示文稿为pdf）附在仓库中）使用的库列表麻木 Tenorflow ...

【自动驾驶端到端1：ST-P3: End-to-end Vision-based Autonomous Driving via Spatial-Temporal Feature Learning】

weixin_40000560的博客

03-16

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论文“ST-P3: End-to-end Vision-based Autonomous Driving via Spatial-Temporal Feature Learning“，22年7月，作者来自上海交大、上海AI实验室、加州圣地亚哥分校和京东公司的北京研究院。。具体而言，提出一种以自车为中心对齐（egocentric-aligned）的累积技术，在感知BEV转换之前保留3-D空间中的几何信息；作者设计一种双路（dual pathway ）模型，将过去的运动变化考虑在内，用于未来的预测；

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机器学习中的端到端学习(End-to-End Learning)

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什么是端到端?端到端学习

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06-30

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端到端学习是一种通过训练一个单一的模型来直接映射输入到输出的方法，避免了传统方法中的手工特征提取和中间步骤。这种方法通过自动化特征学习和减少复杂性，通常能够在各种任务中取得更高的性能。端到端学习已经在语音识别、图像分类、机器翻译等领域取得了显著的成果，并广泛应用于实际应用中。

End-to-end Learning

YQ8023family的博客

03-26

400

端到端学习视频讲解地址 ppt地址总结起来就是：给定input，得到ouput

端到端训练是什么

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端到端训练就是一条龙地把原始输入直接训练到最终输出，全流程由神经网络自动“学会”每一步怎么做，人只需要提供数据、设计合适的正反例和评价标准。这是深度学习发展后，越来越多任务追求的目标。

深度学习中的端到端学习（End-to-End Learning）与模块化设计

03-06

1417

在深度学习中，端到端学习（End-to-End Learning）和模块化设计是两种不同的方法论，它们在模型设计和训练过程中有着不同的特点和应用场景。深度学习中的端到端学习与模块化设计代表了两种不同的思维方式和方法论，在不同的场景下都有着重要的作用。随着深度学习技术的不断发展和应用，端到端学习和模块化设计将继续在各领域展现出广阔的应用前景，为解决实际问题提供更加有效的解决方案。综上所述，端到端学习和模块化设计在深度学习领域都有其独特的价值和应用场景，它们相辅相成，共同推动着深度学习技术的发展。

end to end（端到端训练）

weixin_51015047的博客

07-29

624

端到端训练简单的理解就是不要预处理和特征提取，直接把原始数据扔进去得到最终结果，就是给模型更多自我调整的能力。

深度学习： 端到端模型（end-to-end learning）

qq_38410428的博客

06-10

1万+

两者相比，端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注，为样本做标注的代价是昂贵的、易出错的。

end-to-end neural models

07-18

端到端神经网络模型（End-to-End Neural Network Models）是深度学习领域中的一个重要概念，其核心思想在于将整个问题的解决过程整合到一个统一的模型中进行优化，而不需要传统方法中常见的多个独立阶段或预处理步骤。这种方法通过联合学习（joint learning）来优化模型的所有参数，以确保最终输出达到最优效果，而不是在每个阶段中分别优化局部最优解 [^4]。 ### 模型特性 端到端模型的一个显著特点是其训练过程的简洁性和统一性。相比于需要多个独立步骤进行训练的模型，端到端模型可以直接从输入数据（通常是原始数据）映射到最终输出结果，避免了中间步骤可能引入的误差或信息丢失。例如，在文本阅读任务中，只有基于深度神经网络的某些模型（如 [22, 21] 和 CRNN）具备这种端到端可训练的特性，这使得它们在训练过程中更加优雅和高效 [^1]。 ### 应用场景 端到端神经网络模型广泛应用于多种任务，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别。例如，在序列到序列（Sequence-to-Sequence）学习中，端到端模型被用于将一个输入序列转换为一个输出序列，这种方法在机器翻译和文本摘要等任务中取得了显著成果 [^3]。 ### 优势与挑战 端到端模型的主要优势在于其能够直接优化最终目标，而不是中间步骤的局部最优解。这种联合优化的方式可以提高模型的整体性能，并减少手工设计特征或规则的需求。然而，端到端模型也存在一些挑战，例如需要大量的数据和计算资源来进行训练，以及模型的可解释性较低。 ### 与模型规模的关系在深度学习的发展过程中，模型规模的扩展（如更大的网络结构、更多的训练数据）被认为是推动该领域成功的关键因素之一。端到端模型通常受益于这种规模扩展，因为它们能够利用大规模数据和复杂网络结构来进一步提升性能 [^2]。以下是一个简单的端到端模型的示例代码，用于演示如何构建一个端到端的神经网络： ```python import torch import torch.nn as nn class EndToEndModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(EndToEndModel, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out = self.layer1(x) out = self.relu(out) out = self.layer2(out) return out # 实例化模型 model = EndToEndModel(input_size=10, hidden_size=20, output_size=5) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 示例数据 input_data = torch.randn(1, 10) target = torch.randn(1, 5) # 前向传播 output = model(input_data) loss = criterion(output, target) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 该代码展示了如何构建一个简单的端到端神经网络模型，并进行训练。通过这种方式，模型可以直接从输入数据中学习到输出结果的映射关系。