机器学习中的“端到端学习”是什么？

完美代码

于 2023-06-10 00:58:05 发布

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文章标签：机器学习学习深度学习 python

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端到端学习是机器学习的一种模型，通过深度学习算法整体优化输入到输出的过程，区别于传统模型的逐步设计。本文以Python和PyTorch为例，展示了如何用端到端学习构建并训练一个简单的MNIST手写数字识别模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

机器学习中的“端到端学习”是什么？

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。我们将使用PyTorch作为深度学习框架，使用MNIST数据集作为测试数据集。

首先，让我们导入所需的库。

import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets

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