什么是端到端（end2end）的学习？

      传统的图像识别问题往往通过分治法将其分分解为预处理、特征提取和选择、分类器设计等若干步骤。分治法的动机是将图像识别的母问题分解为简单、可控且清晰的若干小的子问题。不过分步解决子问题时，尽管可以在子问题上得到最优解，但子问题上的最优解并不意味着就能得到全局问题的最后解。     深度学习提供了一种“端到端”的学习范式，整个学习的流程并不进行人为的子问题划分，而是完全交给深度学习模型直接学

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