什么是end to end 学习

最新推荐文章于 2025-07-05 02:18:28 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Leonis_v/article/details/79056483
本文对比了传统机器学习中的非端到端处理流程与深度学习中的端到端学习方法。非端到端流程包含多个独立任务，如分词、词性标注等，这些任务的结果相互依赖。相比之下，端到端学习简化了这一过程，通过反向传播调整模型参数，提高了效率并减少了数据预处理的成本。

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非端到端：相对于深度学习，传统机器学习的流程往往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。

端到端：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），每一层的表示都会根据这个误差来做调整，直到模型收敛或达到预期的效果才结束，这是端到端的。

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。

AI学习笔记——End-to-End(端到端)的深度学习
weixin_33728708的博客
07-10 1899
1. 什么是End-to-End 学习 要知道什么是End-to-End学习首先要知道传统的非End-to-End学习是什么。以语义分类（判断评论为正面评论还是负面评论）为例，非End-to-End的学习需要对语音识别之前要经过两步处理：解析器(Parser) 注释文本和情感分类器(Sentiment Cla...
如何理解深度学习中的端到端（End-to-end）概念
sssssyuan的博客
02-14 3万+
在最近的论文阅读中，又一次见到作者提到 “端到端”（End-to-end) 这个概念，但是在专业课的学习和以往查的资料中，这个名词并没有被特意地强调过。 端到端，是相对于 非端到端 而言的。在机器学习最开始的时候，人们并不是直接输入原始数据，获得最终结果；而是首先通过特征提取，对原始数据进行初步的处理，然后再对于得到的特征进行学习，得出分类or回归的结果。比如使用一些hand-crafted fu...
什么是end to end
Hatake Kakashi's blog
06-07 1979
人工智能领域中，什么是end to end？ end to end并不是一种技术，而是一类思想方法，一种特点 所谓end to end，即端到端，指的是从原始数据获取，再到最终达到想要的结果——回归或是分类，尽可能减少人的预处理的工作，使用深度学习方法可以做到这一点，在以往经典机器学习中，往往要选择合适的特征，所以过去也被称为特征工程，但是人工选取特征较为繁琐，而且效果也不稳定，若选取的特征不合适还会影响整个模型的准确率。 时下采用多个多层神经网络叠加，协同工作，每一步达成一个子目标，从而完成全局的目标。端
【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
最新发布
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
07-05 844
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！
深度学习中端到端（end-to-end）简要理解
ElysiumAILab
10-30 1万+
端到端 end-to-end
端到端的深度学习（end-to-end learning）一分钟理解
m0_51370744的博客
11-30 2797
一分钟快速理解端到端学习概念
端到端（end-to-end）的含义
热门推荐
几何君的算法天空
09-07 8万+
目录端到端（end-to-end）是什么端到端（end to end）的好处不同应用场景下的端到端含义不同计算机视觉CV中的端到端语音识别中的端到端 端到端（end-to-end）是什么 端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果，原来输入端不是直接的原始数据，而是在原始数据中提取的特征 经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果...
EndtoEnd_Machine-Learning-projet:实施了端到端机器学习项目
03-25
在本项目"EndtoEnd_Machine-Learning-projet"中，我们探讨了实施一个完整的机器学习项目的关键步骤，包括数据预处理、模型选择、训练、评估以及最终部署。项目使用了Jupyter Notebook作为主要的开发环境，这是一款...
基于Pytorch实现的End-to-End图像Latex公式识别
11-06
【作品名称】：基于Pytorch实现的End-to-End图像Latex公式识别 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 环境...
端到端学习用于自动驾驶汽车 End to End Learning for Self-Driving Cars
07-28
2016 年 4 月，英伟达团队发表了一篇名为End to End Learning for Self Driving Cars 的论文，展示了基于CNN的端到端自动驾驶系统DAVE-2。
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers论文学习
l8947943的博客
12-14 1933
DETR 是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测，是Transformer在目标检测的开山之作 – DEtection TRansformer。无需NMS后处理2无需设定anchor高效并行预测。整个由网络实现端到端的目标检测实现，大大简化了目标检测的 pipeline。DETR在COCO 数据集上效果与 Faster RCNN 相当，在大目标上效果比 FasterRCNN 好，且可以很容易地将 DETR迁移到其他任务例如全景分割。
End-to-end Learning
YQ8023family的博客
03-26 343
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
端到端的学习（end-to-end learning）
jerry zhang的sally wu
10-07 772
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
端到端学习（End-to-End Learning）
Capricorn_devil的博客
04-12 1209
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。 ...
端到端（end-to-end）学习
tszupup的博客
12-10 2693
。  本博客仅供学术交流之用，如有侵权，请联系我，我将删除，谢谢大家。     最近在读复旦大学邱锡鹏老师写的《神经网络与深度学习》，在其中找到了之前不理解的一些概念的解释，以“端到端”为例。现摘录原文如下：     在一些复杂任务中，传统机器学习方法需要将一个任务的输入和输出之间人为地切割成很多子...
深度学习： 端到端模型（end-to-end learning）
qq_38410428的博客
06-10 1万+
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机器学习中什么是端到端的学习（end-to-end learning）？
HWP
01-09 559
相对于深度学习，传统机器学习的流程往往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），每一层的表示都会根据这个误差来做调整，直到模型收敛或
end-end是什么
weixin_35750747的博客
02-14 137
"End-to-end" 指的是从一端到另一端的系统或流程，涵盖了所有必要的步骤，从而实现了一个完整的任务或解决方案。在计算机科学中，这个词常用于描述一个网络通信系统中数据从输入端到输出端的完整流动过程。例如，在一个 end-to-end 加密的通信系统中，数据在发送端被加密，在接收端被解密，保证了数据的安全传输。 ...
机器学习中的端到端学习(End-to-End Learning)
lipengfei0427的博客
10-18 1万+
传统机器学习需要将一个任务的输入和输出之间人为地切割成很多子模块，或者多个阶段，每个子模块(阶段)分开学习。比如一个自然语言处理任务(NLP)，一般需要分词、词性标注、句法分析、语义分析、语义推理等步骤。这种学习方式有两个问题：一是每一个模块都需要单独优化，并且其优化目标和任务总体目标并不能保证一致；二是错误传播，即前一步的错误会对后续的模型造成很大的影响。这样就增加了机器学习方法在实际应用中的难度。 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
END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION
03-04
### 端到端优化的图像压缩技术 端到端优化的图像压缩方法通过神经网络模型实现，旨在直接学习输入图像与压缩表示之间的映射关系。这种方法不同于传统的基于手工设计特征的方法，而是利用深度学习框架自动提取有用的表征。 #### 方法概述 现代端到端图像压缩方案通常采用编码器-解码器架构，在此结构中： - **编码器**负责将原始高维数据转换成低维度紧凑表达形式； - **解码器**则尝试从未完全无损的信息恢复尽可能接近原图的内容； 为了使整个过程可微分以便于训练，研究者们引入了量化噪声模拟离散化操作的影响[^1]。具体来说就是在前向传播过程中加入随机扰动来近似实际应用中的二值化或整数化步骤。 此外，一些工作还探索了如何更好地平衡率失真性能（rate-distortion tradeoff），即在给定比特率下达到最优视觉质量的目标。这涉及到精心设计损失函数以及可能的话调整网络内部组件的设计[^2]。 #### 实现细节 下面给出一段简单的Python代码片段用于构建基础版的自定义层——`QuantizationLayer`，它可以在TensorFlow/Keras环境中作为其他更复杂系统的组成部分之一被调用: ```python import tensorflow as tf class QuantizationLayer(tf.keras.layers.Layer): """A custom layer implementing quantization during forward pass.""" def __init__(self, num_bits=8, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.num_bits = num_bits @tf.function def call(self, inputs, training=None): if training: # Add uniform noise to simulate quantization effect when training. min_val = -0.5 / (2**(self.num_bits - 1)) max_val = 0.5 / (2**(self.num_bits - 1)) noisy_inputs = inputs + tf.random.uniform( shape=tf.shape(inputs), minval=min_val, maxval=max_val ) return tf.round(noisy_inputs * (2**(self.num_bits - 1))) / (2**(self.num_bits - 1)) else: return tf.round(inputs) ``` 该类实现了带有均匀分布噪音注入机制的量化处理逻辑，使得即使在网络参数更新期间也能保持一定程度上的连续性从而便于梯度下降算法正常运作。
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