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深度学习中的端到端是什么概念

归档日期:09-04       文本归类:多分辨率      文章编辑:爱尚语录

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  端到端指的是输入是原始数据,输出是最后的结果,非端到端的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。

  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。

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  展开全部深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

  深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。

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