在深度学习中，端到端（End-to-End）指的是整个系统从输入到输出的完整学习过程，而不需要明确定义和手动设计中间的特征提取或处理步骤。具体而言，端到端深度学习方法强调通过一个统一的、端到端的模型，直接从原始输入映射到目标输出，从而实现任务的自动特征学习和端到端优化。
当涉及端到端深度学习时，以下是一些示例：
图像识别： 在图像识别任务中，传统方法可能涉及手动设计特征提取器和分类器。而端到端的深度学习方法（如卷积神经网络 - CNNs）直接从原始图像数据学习特征并进行分类，例如，通过直接输入图像像素，然后输出类别标签。
语音识别： 传统的语音识别系统可能需要多个阶段，包括声学特征提取和语音模型。端到端的语音识别模型（如端到端语音识别 - ESPnet）直接从声波信号中学习表示，并生成文本输出，无需手动设计声学特征提取器。
机器翻译： 传统的机器翻译系统可能包括独立的步骤，如分词、短语翻译和语言模型。端到端的神经机器翻译（如Transformer模型）将整个翻译过程作为一个单一的模型进行学习，直接从源语言到目标语言进行映射。
自动驾驶： 在自动驾驶中，端到端的深度学习模型可以直接从传感器数据（如摄像头、激光雷达）学习驾驶策略，而不需要显式地设计检测、定位和路径规划的阶段。
自然语言处理： 在自然语言处理任务中，如情感分析，传统方法可能包括手动提取文本特征。端到端的深度学习模型（如循环神经网络 - RNNs 或长短时记忆网络 - LSTMs）直接从文本序列中学习表示，而不需要手动设计特定的文本特征。