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
等
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。
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。