機器學習中的端到端的學習（end-to-end learning）

相對於深度學習，傳統機器學習的流程往往由多個獨立的模塊組成，比如在一個典型的自然語言處理（Natural Language Processing）問題中，包括分詞、詞性標註、句法分析、語義分析等多個獨立步驟，每個步驟是一個獨立的任務，其結果的好壞會影響到下一步驟，從而影響整個訓練的結果，這是非端到端的。 而深度學習模型在訓練過程中，從輸入端（輸入數據）到輸出端會得到一個預測結果，與真實結果相比較會

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