关于端到端学习和非端到端学习的简单理解
在看R-CNN 和Faster R-CNN，学到了两个词，端到端学习和非端到端学习。1.端到端学习：输入X，直接预测最终结果Y2.非端到端：需要多个组件才能预测最终结果 （example:R-CNN 需要单独的训练三个模块，包括①CNN特征向量的提取②SVM分类③边框修正）其意义：若数据集不够训练，可以考虑非端到端像通过儿童手骨X光预测年龄，没有这么多数据集，即手骨与年龄的标注数据集训练，但可以让
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在看R-CNN 和Faster R-CNN，学到了两个词，端到端学习和非端到端学习。
1.端到端学习：输入X，直接预测最终结果Y
2.非端到端：需要多个组件才能预测最终结果 （example:R-CNN 需要单独的训练三个模块，包括 ①CNN特征向量的提取 ②SVM分类 ③边框修正）
其意义：
若数据集不够训练，可以考虑非端到端
像通过儿童手骨X光预测年龄，没有这么多数据集，即手骨与年龄的标注数据集训练，但可以让其识别骨头，然后拿骨头取查表来判断年龄
端到端的缺点：把可能有用的人工设计的组件排除在外
决定是否使用端到端的深度学习的关键:是否有足够的数据能够直接学习到从x到y的这种足够复杂的函数
learning algorithm having two main sources of knowledge is 1.data 2.your hand-design
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