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。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫feature engineering 。
随着深度学习神经网络的发展，让网络自己学习如何抓取feature效果更佳。由于多层神经网络被证明能够耦合任意非线性函数，通过一些配置能让网络去做以前需要人工参与的特征设计这些工作，然后配置合适的功能如classifier,regression，而现在神经网络可以通过配置layers的参数达到这些功能，整个输入到最终输出无需太多人工设置，从raw data 到最终输出指标。于是兴起了representation learning。这种方式对数据的拟合更加灵活。
端到端（end to end）的好处
通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。
不同应用场景下的端到端含义不同
end-end在不同应用场景下有不同的具体诠释。
计算机视觉CV中的端到端
对于computer vision视觉领域而言，end-end一词多用于基于视觉的机器控制方面，具体表现是，神经网络的输入为原始图片，神经网络的输出为（可以直接控制机器的）控制指令，如：
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Nvidia的基于CNNs的end-end自动驾驶，输入图片，直接输出steering angle。从视频来看效果拔群，但其实这个系统目前只能做简单的follow lane，与真正的自动驾驶差距较大。亮点是证实了end-end在自动驾驶领域的可行性，并且对于数据集进行了augmentation。链接：https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-self-driving-cars/
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Google的paper: Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection，也可以算是end-end学习：输入图片，输出控制机械手移动的指令来抓取物品。这篇论文很赞，推荐：https://arxiv.org/pdf/1603.02199v4.pdf
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DeepMind神作Human-level control through deep reinforcement learning，其实也可以归为end-end，深度增强学习开山之作，值得学习：http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html
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Princeton大学有个Deep Driving项目，介于end-end和传统的model based的自动驾驶之间，输入为图片，输出一些有用的affordance（实在不知道这词怎么翻译合适…）例如车身姿态、与前车距离、距路边距离等，然后利用这些数据通过公式计算所需的具体驾驶指令如加速、刹车、转向等。链接：http://deepdriving.cs.princeton.edu/
语音识别中的端到端
传统的语音识别系统，由声学模型、发音词典、语言模型。其中声学模型和语言模型是需要训练的。
这些模块的训练一般都是独立进行的，各有各的目标函数。
比如声学模型的训练目标是最大化训练语音的概率；语言模型的训练目标是最小化 困惑度（perplexity）。
由于各个模块在训练时不能互相取长补短，训练的目标函数又与系统整体的性能指标（一般是词错误率 WER）有偏差，这样训练出的网络往往达不到最优性能。
在语音识别领域的端到端分为：
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端到端训练（end-to-end training）：
一般指的是在训练好语言模型后，将声学模型和语言模型接在一起，以 WER 或它的一种近似为目标函数去训练声学模型。由于训练声学模型时要计算系统整体的输出，所以称为「端到端」训练。可以看出这种方法并没有彻底解决问题，因为语言模型还是独立训练的。 -
端到端模型（end-to-end models）：
系统中不再有独立的声学模型、发音词典、语言模型等模块，而是从输入端（语音波形或特征序列）到输出端（单词或字符序列）直接用一个神经网络相连，让这个神经网络来承担原先所有模块的功能。典型的代表如使用 CTC 的 EESEN、使用注意力机制的 Listen, Attend and Spell [2]。这种模型非常简洁，但灵活性就差一些：一般来说用于训练语言模型的文本数据比较容易大量获取，但不与语音配对的文本数据无法用于训练端到端的模型。因此，端到端模型也常常再外接一个语言模型，用于在解码时调整候选输出的排名（rescoring）。
