Що означає "від кінця до кінця" у методах глибокого навчання?

Я хочу знати, що це таке, і чим він відрізняється від складання?

Припустимо, я хочу досягти високої точності в класифікації та сегментації, для конкретного завдання, якщо для досягнення цього я використовую різні мережі, такі як CNN, RNN тощо, це називається цільовою моделлю? (архітектура?) чи ні?

machine-learning terminology deep-learning

— Ріка
джерело

від кінця до кінця = всі параметри тренуються спільно ( покроково )
ensembling = кілька класифікаторів навчаються незалежно, кожен класифікатор робить передбачення, і всі прогнози об'єднуються в один за допомогою певної стратегії (наприклад, візьміть найпоширеніший прогноз для всіх класифікаторів).

— Франк Дернонкур
джерело

Велике спасибі. в основному я хочу досягти високої точності в класифікації та сегментації, і я готовий використовувати методи глибокого навчання (архітектури?) та сформувати одну цілісну модель з усіх цих методів та архітектур. Це називається кінцем до кінця? чи вважається це складанням?

— Ріка

@Hossein ваші класифікатори навчаються самостійно?

— Франк Дернонкур

Це приємне запитання, я поняття не маю! Як це впливає на нас? ви знаєте, що я зараз займаюся дослідженнями, і я поняття не маю, з чим я маю справу. Тому я намагаюся зрозуміти поняття, які я бачу в літературі.

— Rika

@Hossein це впливає лише на ім'я :)

— Franck Dernoncourt

@Hossein: Якщо ви тренуєте CNN одночасно з RNN, то це тренування в кінці.

— Franck Dernoncourt