end-to-end 端到端
端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果。而原来的输入端不是直接的原始数据（raw data），而是在原始数据中提取的特征（features）。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（hand-crafted functions）图像的一些关键特征，这实际就是就一个降维的过程。 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（特征工程）。 那么特征如何提取？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...