DEEP|什么是端到端神经网络（） Something|interesting|深度学习|人工

简单来说就是深度神经网络处理问题不需要像传统模型那样，如同生产线般一步步去处理输入数据直至输出最后的结果（其中每一步处理过程都是经过人为考量设定好的 (“hand-crafted” function)）。
与之相反，只需给出输入数据以及输出，神经网络就可以通过训练自动“学得”之前那些一步接一步的 “hand-crafted” functions。
换句话说端到端其实就是从一端（输入，原始数据）到另一端（输出，结果）的意思。也就是说，端到端意味着，模型的输入是原始的数据，模型的输出是我们想要的结果，在输入和输出的这个过程可以理解为一个黑盒子，是不需要我们手动干涉的。
【DEEP|什么是端到端神经网络（）】例子：

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参考 R C N N 这几篇论文。你可以这样理解：参考RCNN这几篇论文。你可以这样理解：参考RCNN这几篇论文。你可以这样理解：
e n d ? t o ? e n d 训练只用一个阶段，如： F a s t e r R ? C N N end-to-end训练只用一个阶段，如：Faster R-CNN end?to?end训练只用一个阶段，如：FasterR?CNN
而 R ? C N N 、 F a s t R ? C N N 训练需要分为多个阶段： S S + 训练 S V M + 训练边框回归器而R-CNN、Fast R-CNN训练需要分为多个阶段：SS+训练SVM+训练边框回归器而R?CNN、FastR?CNN训练需要分为多个阶段：SS+训练SVM+训练边框回归器

DEEP|什么是端到端神经网络（）

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