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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。那么到底啥是end2end？
找了一下相關論文，沒找到專門講這個概念的，看來應該不是很嚴格定義的一個說法。
那就搬運一下Quora上的提問和回答吧。
問題：https://www.quora.com/What-is-end-to-end-learning-in-machine-learning
回答1：
論文《End to End Learning for Self-Driving Cars》里面提到，他們訓練了一個CNN，能夠把從前置攝像頭獲取圖像中從像素到最終控制車輛行駛指令。也就是：像素-->指令。
回答2：
不同人對end2end有不同定義。你可以定義成從圖像到最終結果，還可以在前面再增加一個獲取數據，從獲取數據到最終結果；甚至從申請項目到得到最終結果。。。。好吧，一層一層剝削啊。反正，這個詞不太好，不嚴謹。
回答3：
提供了從數據處理到為用戶提供解決方案的整個過程。
回答4：
用一個任務來搞定所有相關的任務。因此end2end意思是一口氣做好整個事情，包括數據流、算法選擇和參數調整、算法相關硬件、結果可視化
總結：
看了這幾個回答，end2end的意思在不同人看來有不同理解，但是作為程序員/深度學習煉丹娃，應當理解為：至少是從處理過的圖像-->最終目標結果（比如分類結果、檢測結果、分割結果等）的一個流程，也就是起碼把原來的“特征提取”和“用分類器做分類，包括特征選擇”的兩個模塊，串在一起了，而不是顯示地分成兩個模塊。
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