する質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。公式的な解釈はなく、個別な解釈を読んでも、分かるような分からないような気分です。原因は恐らく反対の概念「End-to-endではないtraining」は何ですかというのは分かっていないためかなと思います。どなたかご解釈いただけませんか。attachmentクリップ1気になる質問をクリップするクリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。クリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。自分も答えを知りたい質問者以外のユーザにも役立つ評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。質問の評価を上げたことを取り消します低評価-評価を下げられる数の上限に達しました評価を下げることができません1日5回まで評価を下げられます1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます質問の評価を下げるteratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。コメントをしてください。送信する質問の評価を下げる機能の利用条件この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。学習メモEnd-to-End学習とは端つまり入力と出力だけ渡して、途中で発生する処理全てを学習してしまうというもの。OCRを例に挙げると、入力の画像から途中の処理を細かいタスクに分け最終的に文字認識に到るという構造が一般的、しかしEnd-to-End学習では中間の処理も全て学習させる。注意点としてデータセットがたくさん必要になる点、逆に言うとデータセットが少ないなら今までの手法を使えばよい。上記画像を例にすると画像からいろいろなタスクを踏んで文字認識をするのが一般的な手法ですがEndtoEndの場合画像から文字認識まで一気に学習させる手法のことを指します。画像とそれに対するラベル(何の文字であるか)という情報が必要になります。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。丁寧なご説明本当にありがとうございます。皆さんの御かげで良くわかりました。丁寧なご説明本当にありがとうございます。皆さんの御かげで良くわかりました。キャンセル完了するlink+2たとえば音声認識なら、音から音素を抽出→音素列をかな等にする→必要なら漢字等に変換する・・・というアルゴリズムが考えられます。し、中間表現に変換して、そこからまた対象言語に逆変換していく・・・というやり方があります(ありました)。画像認識なら、画像に色々なフィルタをかけたりして特徴量を抽出し、その特徴量をSVMみたいな分類器にかける・・・というのがあったと思います。音声認識なら生の音声ファイルと書き起こしのテキストだけ与えて、ニューラルネットを学習させます。機械翻訳も、対訳コーパスだけ与えて学習させます。画像認識も畳み込みニューラルネットにいきなり画像と正解ラベルを入れます。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。具体例でのご説明は良かったと思います。私には具体例のほうは分かりやすいですね。具体例でのご説明は良かったと思います。私には具体例のほうは分かりやすいですね。学習(前処理かけたり複数のモデルを組み合わせたりすることなく、入力と出力の関係を直接単一のモデルで学習すること)https://www.google.co.jp/amp/s/gigazine.net/amp/20170808-what-is-deep-learningラベルはタスクで求められる出力に一致するもので、物の特徴を教えるのに必要となります。ディープラーニングのアルゴリズムは、画像のイメージから特徴を読み取って、どのカテゴリに分類すれば良いかを学びます。このように、画像などのデータから直接学習できる特長からディープラーニングを「エンドツーエンドの学習」と呼んでいるわけです。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。11:04mkgrei様ありがとうございます。>画像などのデータから直接学習できる特長からディープラーニングを「エンドツーエンドの学習」と呼んでいるわけです。人間は両サイド(end)をのみ関与すれば済ませるという事ですね。ありがとうございます。>画像などのデータから直接学習できる特長からディープラーニングを「エンドツーエンドの学習」と呼んでいるわけです。人間は両サイド(end)をのみ関与すれば済ませるという事ですね。わかりました!キャンセル完了するlink+2解決済みですので参考情報を記載します。end-to-endは論理学でいう「AならばB」、「BならばC」、「ゆえにAならばC」に着想を得た最後の結論を取り上げて学習させる方法と言えます。このアプローチの良いところは予測精度の向上が期待できることです。周知の通り、予測は誤差を含みます。AからBを予測し、BからCを予測する場合、誤差が混入する機会が増すだけ最終的なCの誤差が大きくなります。AからCを予測する場合は誤差が混入する機会が少ないため、誤差が小さくなることが期待できます。end-to-endにも欠点があります。統計的にいうと、「AならばB」、「BならばC」、「ゆえにAならばC」は常に成り立つものではないということです。これは記述統計でいう見せかけの相関と呼ばれるもので、本当は無関係のものが、他の相関によって相関があるように見えてしまう事象です。この状況下で構築したモデルは統計的に有意になりにくいことが知られているため、偏相関を取るなどのチェックをした上でモデル化することが推奨されています。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。非常に良いコメントですね。「強引にも」AとCとを直結させる。Backpropagation)の強力な数値辻褄合わせ機能を利用して。「汎化」結果が本当に現実世界の事実や、人間の感覚・意志と一致するかどうかでしょう。高くても、一種の過学習に過ぎません。DNNの学習の正当性を事前吟味と後の検証が皆必要ですし、DNNだからと言って、必ずしも信用できるモデルでもないですね。(多くのDNNモデルは意味なく=仮説信用性ないだと独断的に推測します。DNNのメリットでもデメリットでもありますが、どんなデタラメな仮説でも、その強引な数値辻褄合わせ機能(任意射影機能)によって十分な訓練精度を達成するのは可能です!非常に良いコメントですね。「強引にも」AとCとを直結させる。Backpropagation)の強力な数値辻褄合わせ機能を利用して。「汎化」結果が本当に現実世界の事実や、人間の感覚・意志と一致するかどうかでしょう。高くても、一種の過学習に過ぎません。DNNだからと言って、必ずしも信用できるモデルでもないですね。(多くのDNNモデルは意味なく=仮説信用性ないだと独断的に推測します。追加コメント本当にありがとうございます!R.Shigemori様が仰る事は非常に重要で良く理解できます。そのAから直にCにする仮説の正当性の検証は非常に重要ですね。それから、oookabe様が指摘された現象:仮説がそもそも成り立たないのに、「訓練精度が高い」という現象はあり得るかどうか?もしあればこのような現象こそ要注意ですね。R.Shigemori様が仰る事は非常に重要で良く理解できます。そのAから直にCにする仮説の正当性の検証は非常に重要ですね。あればこのような現象こそ要注意ですね。achieve...解決済Chainerで独自データセットを用いた学習が始まりません...。0Rubyの勉強をしています。1TensorFlowのaccuracyの値が少しも変動しません。頂いたご意見への回答は行っておりません。