神经网络 训练数据 注意事项 endtoend 同源数据 指标 keras
参考 https://xueqiu.com/5551917217/64847726
不管是图像、声音、语言，还是股价走势的建模，使用End-to-End方式构建模型往往会比人工费尽心思提取特征（哪怕是多花了点功夫进行预处理）而得到的模型更出色（准确性）、更稳定（鲁棒性）。理解了这点，就可以少走弯路
我的理解就是原始数据作为输入，想要的结果直接作为输出。人工提取的特征通通不要，稍微复杂点的标准化（包括使用正态分布等假设进行标准化）也不要做，还不要人为地把过程分为若干步骤然后拼接