解释一下端到端的深度学习模型

端到端深度学习模型是指将输入数据直接映射到输出数据的模型，不需要手动提取特征或进行预处理。这种模型通常由多个深度神经网络层组成，每个层都可以学习到数据的不同特征。这种模型的优点是可以减少手动特征提取的工作量，提高模型的准确性和效率。