端到端深度学习（End-to-End Deep Learning）是一种模型设计方法，通过单一神经网络直接从输入数据映射到最终输出，无需人工设计中间步骤或特征工程。传统机器学习流程通常包含多个模块（如特征提取、分类器设计等），而端到端方法将这些模块整合为一个统一的模型，由数据驱动自动学习最优表示。个人理解就是用单个神经网络代替多个阶段的处理事实证明，端到端深度学习的挑战之一是，你可能需要大量数据才

本文参考文章。