相对于深度学习，传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）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，这是非端到端的。
而深度学习模型在训练过程中，从输入端（输入数据）到输出端会得到一个预测结果，与真实结果相比较会得到一个误差，这个误差会在模型中的每一层传递（反向传播），每一层的表示都会根据这个误差来做调整，直到模型收敛或达到预期的效果才结束，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），这是端到端的。
两者相比，端到端的学习省去了在每一个独立学习任务执行之前所做的数据标注，为样本做标注的代价是昂贵的、易出错的。
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