傳統的影象識別問題：
將過程分解為預處理，特徵提取和選擇，分類器設計等若干步驟。
優點：把複雜的問題分解為簡單、可控且清晰的若干小的子問題。
缺點：儘管可以在子問題上得到最優解，但子問題上的最優解並不意味著就能得到全域性問題的最後解。
深度學習影象識別（提供了一種端到端的學習正規化）：
整個學習的流程並不進行人為的子問題劃分，而是完全交給深度學習模型直接學習從原始資料到期望輸出的對映。
對深度模型而言，其輸入資料是未經人為加工的原始樣本形式，後續則是堆疊在輸入層上的眾多操作層，這些操作層整體可以看作乙個複雜的函式fcnn（全卷積網路）， 最終的損失函式由資料損失data loss和模型引數的正則化損失（regularization loss)共同組成，模型深度的訓練則是在最終損失驅動下對模型進行引數更新並將誤差反向傳播至網路各層。
什麼是端到端的學習模型？
什麼是端到端的學習模型？看了很多部落格，大家大部分都在說，就是將原始資料作為輸入，不經過資料預處理，然後最後得到輸出結果，但是，大家都沒有具體解釋為什麼端到端比非端到端有優勢呢？好，看了幾篇部落格之後說一下我自己說的理解 端到端的學習模型是指將原始資料不做任何的預處理直接將原始資料輸入到模型當中，最...
end2end learning 端到端學習
在deeplearning的文章中有看到end2end一次，作者們似乎都比較喜歡這個end2end learning的方式。那麼到底啥是end2end？找了一下相關 沒找到專門講這個概念的，看來應該不是很嚴格定義的乙個說法。那就搬運一下quora上的提問和回答吧。問題 回答1 end to end ...
IM 端到端加密
資訊保安領域的大多數專家都承認，端到端加密是確保資料交換安全的最可靠方法之一。按照這種方法，在端到端加密應用之間傳送的訊息只能由這些應用的使用者讀取，任何第三方都無法讀取。通過使用唯一金鑰進行資料加密和解密，可以實現此類功能。只有終端使用者可以生成和儲存這些金鑰。端到端加密系統旨在確保，即使不法分子...