[ML/DL] end-to-end learning?

ML/DL 논문을 읽거나 공부를 하다보면 end-to-end라는 단어가 자주 보인다.

Pose Invariant Model (PIM) jointly performed face frontalization and learned pose invariant representations end-to-end to allow them to mutually boost each other, and further introduced unsupervised cross-domain adversarial training and a learning to learn strategy to provide high-fidelity frontal reference face images.
/Wang, Mei, and Weihong Deng. "Deep face recognition: A survey."  Neurocomputing 429 (2021): 215-244.

그렇다면 end-to-end가 무슨 뜻일까?

End-to-end

End-to-End Learning for Lane Keeping of Self-Driving Cars

모든 파라미터를 함께 학습하는 딥러닝 프로세스의 한 유형으로 입력에서 출력까지 파이프라인 네트워크 없이 신경망으로 한 번에 처리한다는 의미이다.  데이터만 입력하고 원하는 목적을 학습시키기 때문에 간편하다.