2.9 什么是端到端的深度学习？（What is end-to-end deep learning?）
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以前有一些数据处理系统或者学习系统需要多个阶段的处理。端到端深度学习就是忽略所有这些不同的阶段，用单个神经网络代替它
目标是输入，比如说一段音频，然后把它映射到一个输出，就是这段音频的听写文本:
传统上语音识别需要很多阶段的处理。首先提取一些特征，一些手工设计的音频特征，比如MFCC，这种算法是用来从音频中提取一组特定的人工设计的特征。在提取出一些低层次特征之后，应用机器学习算法在音频片段中找到音位（声音的基本单位），比如“Cat”这个词是三个音节构成的，Cu-、Ah-和Tu-，算法把这三个音位提取出来，然后将音位串在一起构成独立的词，然后将词串起来构成音频片段的听写文本
端到端深度学习的挑战之一是需要大量数据才能让系统表现良好，比如只有3000小时数据去训练语音识别系统，那传统的流水线效果很好。但当有非常大的数据集时，比如10,000小时数据或者100,000小时数据，端到端方法突然开始很厉害。所以当数据集较小时，传统流水线方法效果更好。如果数据量适中，也可以用中间件方法，如输入还是音频，然后绕过特征提取，直接尝试从神经网络输出音位
最好的方法是一个多步方法，首先运行一个软件来检测人脸，然后放大图像并裁剪图像，使人脸居中显示，然后红线框起来的照片再喂到神经网络里，让网络去学习，或估计那人的身份
比起一步到位，一步学习，把这个问题分解成两个更简单的步骤更好：
首先弄清楚脸在哪里
第二步是看着脸，弄清楚这是谁
这种方法让两个学习算法分别解决两个更简单的任务，并在整体上得到更好的表现
训练第二步的方式：输入两张图片，网络将两张图比较一下，判断是否是同一个人。比如记录了10,000个员工ID，可以把红色框起来的图像快速比较，看看红线内的照片是不是那10000个员工之一，判断是否应该允许其进入
为什么两步法更好：
解决的两个问题，每个问题实际上要简单得多
两个子任务的训练数据都很多
传统上机器翻译系统也有一个很复杂的流水线，比如英语机翻得到文本，然后做文本分析，基本上要从文本中提取一些特征之类的，经过很多步骤，最后会将英文文本翻译成法文。因为对于机器翻译来说有很多(英文,法文)的数据对，端到端深度学习在机器翻译领域非常好用
端到端深度学习是训练一个巨大的神经网络，输入一段音频，输出直接是听写文本。只需要把训练集拿过来，直接学到了和之间的函数映射，绕过了其中很多步骤
