端到端网络有什么优缺点

最近在学习一篇文章,然后看到文章里面提到了端到端网络,想起了自己在毕设的时候检查程序,另一个导师组里的一个同学没有做端到端的网络,然后当时自己就和自己的老师吹还是端到端的网络更好,现在突然想到,唉?端到端网络哪里好啊,自己还没有很好的弄清楚呢,上网查阅了一下资料,发现了一个很好的回答:机器学习中端到端学习的本质是什么?有什么优缺点? - 知乎

 

用自己的话总结一下,也便于之后自己在回顾。

首先就是,端到端网络拥有相较于原始的阶段学习有更好的泛化能力,比如说原始学习策略自己设计的公式可能就只针对几个特有的使用环境,泛化性不那么好(毕竟是自己设计的拟合公式,相应的使用环境与公式的复杂程度还是远不如神经网络的),而深度学习中的神经网络可以使用复杂的公式对其进行拟合,然后得到较好拟合结果。

对于缺点,首先就是端到端网络的可解释性可能会比较差,但是目前也有很多研究人员在研究可解释的人工智能啦。

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