端到端訓練(End-to-End Training)是一種在機器學習或深度學習中將整個系統作為一個整體進行訓練的方法。
這種方法允許模型直接從原始輸入數據學習特徵，並將這些特徵套用於最終的輸出任務，從而省去了繁瑣的特徵工程過程。在端到端訓練中，輸入數據通過整個系統進行前向傳遞，然後使用反向傳播算法進行誤差的反向傳遞，以更新所有參數，包括特徵提取器和分類器。這樣，端到端訓練可以最大限度地利用數據中的信息，並通過自適應學習來最佳化整個系統的性能，顯著提高模型的準確性和泛化能力，同時減少模型複雜度和訓練時間。
需要注意的是，端到端訓練並不適用於所有問題，它需要大量的數據和計算資源，並且在某些情況下可能不是最優的解決方案。