Referência de compreensão:
Qual é o conceito de ponta a ponta no aprendizado profundo?
Ponta a ponta significa que a entrada são os dados originais e a saída é o resultado final;
A entrada não ponta a ponta não são dados brutos diretos, mas recursos extraídos dos dados brutos. Por exemplo, a classificação de recursos envolve a extração manual de recursos de imagem e a classificação de imagens, o que é um processo completo. A extração de recursos requer experiência suficiente, e quanto maior a quantidade de dados, mais difícil é. Neste contexto, surgiu uma rede ponta a ponta, onde os recursos podem aprender por si próprios e o processo de extração de recursos é integrado ao algoritmo .