PyTorchのエンドツーエンド学習とは何ですか？

PyTorchのエンドツーエンド学習とは、PyTorchフレームワークを使用してデータの前処理、モデルの構築、トレーニング、推論など、すべてのステップを含む完全なニューラルネットワークモデルを構築することを指します。エンドツーエンド学習では、PyTorchを使用することで、ニューラルネットワークモデルの構造とパラメータを簡単に定義し、PyTorchが提供する自動微分機能を使用して勾配降下法最適化を行うことができ、エンドツーエンドのトレーニングと推論プロセスを実現することができます。PyTorchのエンドツーエンド学習は、ユーザーが迅速に複雑なディープラーニングモデルを構築し、トレーニングするのを支援し、画像分類、物体検出、音声認識などのさまざまなタスクを実現することができます。