什么是 end-to-end 神经网络?

https://www.zhihu.com/question/51435499

解答1

像机器一样学习,像人一样生活

 
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,这一点在图像问题上尤为突出,因为图像像素数太多,数据维度高,会产生维度灾难,所以原来一个思路是手工提取图像的一些关键特征,这实际就是就一个降维的过程。
那么问题来了,特征怎么提?
特征提取的好坏异常关键,甚至比学习算法还重要,举个例子,对一系列人的数据分类,分类结果是性别,如果你提取的特征是头发的颜色,无论分类算法如何,分类效果都不会好,如果你提取的特征是头发的长短,这个特征就会好很多,但是还是会有错误,如果你提取了一个超强特征,比如染色体的数据,那你的分类基本就不会错了。
这就意味着,特征需要足够的经验去设计,这在数据量越来越大的情况下也越来越困难。
于是就出现了端到端网络,特征可以自己去学习,所以特征提取这一步也就融入到算法当中,不需要人来干预了。
 

长得很帅的胖子
 
 

其实就是joint learning.

end-to-end 的本质是你要解决的问题是多阶段的或多步的(跟所谓的raw feature没啥关系)。如果分阶段学习的话,第一阶段的最优解不能保证第二阶段的问题达到最优。end-to-end把他们堆在一起来优化,确保最后阶段的解达到最优。

 
 

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