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，最後得到的輸出結果與期望結果有誤差，這誤差在反向傳播模型的各層中，將引數進行優化，一直到期望結果結束。非端到端是將原始資料進行標註，得到具有特徵的處理後的資料，然後在作為輸入，這樣的弊端是如果提取資料特徵時出現錯誤，將無法調整。
以上是我自己的理解，也希望有大佬為我指正錯誤！！感激不盡！！！！
參考部落格：
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