”端到端“ 的方式进行模型的优化学习（文- 待完善）_端到端机器学习

作者：天景科技苑 | 2024-08-08 20:32:39

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端到端机器学习

"端到端"的方式是指在机器学习的训练过程中，从原始的输入数据到最终的输出结果，整个过程被看作是一个端到端的映射。这种方式的目的是让整个模型能够像一个人一样，从接收信息（输入端）开始，进行处理、学习和决策（中间的神经网络部分），最后得到结果（输出端）。

在图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的图分类方法中，"端到端"的方式特别重要。图是由节点和边构成的复杂结构，传统的图分类方法通常将图的节点特征、边特征和结构信息分开处理，而GNNs的图分类方法则将图的表示学习、图的分类任务和图的嵌入表示三者集成在一个统一的框架中，从输入图开始，通过多轮消息传递和更新操作，逐步将图的节点、边和结构信息转化为可供分类的节点表示或子图表示，并最终输出分类结果。

这种端到端的方式使得GNNs能够更好地捕捉图的复杂结构和动态性质，提高了图分类的准确率。同时，由于GNNs可以处理不同大小的图，并且可以结合不同的图嵌入方法和分类算法，因此具有很好的灵活性和扩展性。

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”端到端“ 的方式进行模型 的优化学习（文- 待完善）_端到端机器学习

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