21、端到端学习与集成学习：原理、方法与实践

端到端学习与集成学习：原理、方法与实践

1. 端到端学习概述

在构建传统机器学习系统时，通常会涉及一系列独立步骤的流水线，如特征提取和模型构建。对于复杂任务，这些步骤还会进一步拆分为多个独立模块。以传统语音识别系统为例，模型构建至少会分为声学模型、词典模型和语言模型三个模块。这些子模块通常基于各自收集的数据，通过优化仅与本模块相关的局部学习准则进行独立训练。

与之相反，端到端学习是指针对某些潜在的复杂机器学习任务，训练一个单一模型，使其能够直接将原始数据作为输入映射到最终目标输出，绕过传统流水线设计中的所有中间模块。端到端学习需要一个强大的模型来处理传统流水线中的所有复杂含义。深度学习神经网络在建模能力上表现出色，并且在结构配置上非常灵活，能够适应各种数据类型，如静态模式和序列。此外，神经网络的标准结构还可以进行特殊定制，以生成真实世界的数据作为输出，例如在编码器 - 解码器结构中生成单词序列、在反卷积层输出密集图像以及在 WaveNet 模型中生成音频波形。

1.1 学习曲线评估

在训练模型时，通常会绘制三条学习曲线来评估模型性能：
- 训练数据性能曲线 ：在每个训练周期结束时，评估模型在训练集上的性能并绘制曲线。对于分类任务，该性能指的是训练集（或训练集的固定子集）上的分类错误率。这条学习曲线应与另一条曲线（通常是验证集性能曲线）密切相关，否则表明学习的公式存在问题或实现有错误。
- 开发数据性能曲线 ：在每个训练周期结束时，评估模型在未见过的开发集上的性能并绘制曲线。这条曲线是确定学习算法何时应终止的良好指标。此外，训练数据性能曲线和开发数据性能曲线之间的