什么是end-to-end神经网络

发布网友发布时间：2022-07-13 07:08

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热心网友时间：2023-09-26 08:47

　　因为多层神经网络被证明能够耦合任意非线性函数，通过一些配置能让网络去做以前需要人工参与的特征设计这些工作，然后配置合适的功能如classifier,regression，而现在神经网络可以通过配置layers的参数达到这些功能，整个输入到最终输出无需太多人工设置，从raw data 到最终输出指标

　　经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫feature engineering 。

　　后来人们发现，利用神经网络，让网络自己学习如何抓取feature效果更佳。于是兴起了representation learning。这种方式对数据的拟合更加灵活。

　　网络进一步加深，多层次概念的representation learning将识别率达到了另一个新高度。于是你听到了是个搞机器学习的人都知道的名字：deep learning。实指多层次的特征提取器与识别器统一训练和预测的网络。

　　end to end的好处：通过缩减人工预处理和后续处理，尽可能使模型从原始输入到最终输出，给模型更多可以根据数据自动调节的空间，增加模型的整体契合度。

　　拿语音识别为具体实例。普遍方法是将语音信号转成频域信号，并可以进一步加工成符合人耳特点的MFCC进行编码（encode）。也可以选择Convolutional layers对频谱图进行特征抓取。这样可在encode的部分更接近end to end 中的第一个end。

　　但识别出的结果并不可以告诉我们这段语音到底是什么。DNN-HMM混合模型还需要将DNN识别出的结果通过HMM来解码（decode）。而RNN-CTC就将HMM的对齐工作交给了网络的output layer来实现。在decode的部分更接近end to end 中的第二个end。