端到端、非端到端、序列到序列

一、端到端(end to end)

从输入端到输出端会得到一个预测结果,将预测结果和真实结果进行比较得到误差,将误差反向传播到网络的各个层之中,调整网络的权重和参数直到模型收敛或者达到预期的效果为止,中间所有的操作都包含在神经网络内部,不再分成多个模块处理。由原始数据输入,到结果输出,从输入端到输出端,中间的神经网络自成一体(也可以当做黑盒子看待),这是端到端模型。

优势:

① 只要有足够多的数据,我们不需要知道输入到输出的映射是怎样的,不用引入人类知识,可以充分利用数据本身的信息。

② 所需的人工设计的组件更少,能够简化设计工作流程。

二、非端到端模型(Pipeline)

非端到端是输入->模型A->输出A->模型B->输出B->...->输出。不同于端到端,非端到端可以看作是一个流水线工作,比如在一个典型的NLP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。

三、序列到序列(seq2seq)

序列到序列是:输入是序列->模型->输出是序列

序列到序列是一种通用的端到端序列学习方法,他是基于编码-解码(Encoder-Decoder)的架构。

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