13 私はそれが何であり、アンサンブルとどのように違うのか知りたいですか？ CNN、RNNなどの異なるネットワークを使用してこれを達成する場合、特定のタスクに対して分類とセグメンテーションの高い精度を達成したいとしますが、これはエンドツーエンドモデルと呼ばれますか？（アーキテクチャ？） machine-learning terminology deep-learning — りか ソース
12 エンドツーエンド=すべてのパラメーターは共同でトレーニングされます（対ステップバイステップ） ensembling =いくつかの分類器は独立してトレーニングされ、各分類器は予測を行い、すべての予測は何らかの戦略を使用して1つに結合されます（たとえば、すべての分類器で最も一般的な予測を取得）。 — フランク・ダーノンクール ソース どうもありがとうございました。基本的に、分類とセグメンテーションで高い精度を達成したいので、ディープラーニングメソッド（アーキテクチャ？）を使用し、これらのメソッドとアーキテクチャのすべてから1つの完全なモデルを作成します。これはエンドツーエンドと呼ばれますか？アンサンブルと見なされますか？ — リカ @Hosseinはあなたの分類器は独立して訓練されていますか？ — フランクデルノンクール それはいい質問です、私にはわからない！それは私たちにどのような影響を与えますか？私が今研究していることを知っています、そして、私は私が何に対処しようとしているのかわかりません。それで、私は文学で見る概念をよく理解しようとしています。 — リカ @Hosseinそれは名前にのみ影響します:) — フランクデルノンクール 1 @Hossein：CNNをRNNと同時にトレーニングする場合、それはエンドツーエンドのトレーニングです。 — フランクデルノンクール