End-to-End Learning

End-to-End : 끝에서 끝을 잇는(종단간), 처음부터 끝까지

 

End-to-End Learning :  입력에서 출력까지 파이프라인 네트워크(pipeline network) 없이 신경망(neural network)으로 한번에 처리하는 학습 방법

 

파이프라인 네트워크(pipeline network) : ML에서 문제 정의, 데이터 처리, 모델 구축, 학습, 모델 검정 등의 전체 과정, 간단히 말해서 ML의 절차

 

일반적으로 생각했을 때 당연히 절차를 나누어서 처리하는 것보다 한 번에 처리하는게 더 효과적이라고 생각할 수 있다.

 

그러나 신경망에 너무 많은 계층(layer)이나 노드(node)가 있는 경우, 메모리가 부족한 경우에는 사용할 수 없다.

 

또한 정의한 문제가 복잡할수록 한 번에 처리하기보다 절차를 나누어서 처리하는게 더 효과적일 수도 있다.