关于端到端学习和非端到端学习的简单理解

最新推荐文章于 2025-07-05 02:18:28 发布
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本文介绍了端到端学习和非端到端学习的概念及其在深度学习中的应用。端到端学习直接从输入X预测输出Y，而非端到端则涉及多个组件的训练，如在R-CNN中，需要独立训练特征提取、分类和边框调整。当数据不足时，非端到端学习可以利用人工设计的组件。关键在于是否有足够的数据来训练端到端模型。例如，在手骨X光预测年龄的任务中，可以先识别骨头再结合年龄表进行预测。
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在看R-CNN 和Faster R-CNN，学到了两个词，端到端学习和非端到端学习。

1.端到端学习：输入X，直接预测最终结果Y

2.非端到端：需要多个组件才能预测最终结果 （example:R-CNN 需要单独的训练三个模块，包括       ①CNN特征向量的提取               ②SVM分类            ③边框修正）

其意义：

若数据集不够训练，可以考虑非端到端

像通过儿童手骨X光预测年龄，没有这么多数据集，即手骨与年龄的标注数据集训练，但可以让其识别骨头，然后拿骨头取查表来判断年龄

端到端的缺点：把可能有用的人工设计的组件排除在外  

决定是否使用端到端的深度学习的关键:是否有足够的数据能够直接学习到从x到y的这种足够复杂的函数

learning algorithm having two main sources of knowledge is  1.data 2.your hand-design

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