理解の参考:
ディープラーニングにおけるエンドツーエンドの概念とは何ですか?
エンドツーエンドとは、入力が元のデータであり、出力が最終結果であることを意味します。
非エンドツーエンドの入力端は、直接の生データではなく、生データから抽出された特徴です。たとえば、特徴分類には手動で画像特徴を抽出して画像を分類することが含まれますが、これは非エンドツーエンドのプロセスです。特徴抽出には十分な経験が必要であり、データ量が大きくなるほど困難になるため、特徴が自ら学習し、特徴抽出プロセスをアルゴリズムに組み込むエンドツーエンドのネットワークが登場しました。 。