深度学习中的“端到端”（End-to-End）是指 从输入到输出的完整学习过程，无需明确定义和手动设计中间的特征提取或处理步骤。这种方法强调通过一个统一的、端到端的模型，直接从原始输入映射到目标输出，从而实现任务的自动特征学习和端到端优化。

具体来说，端到端深度学习有以下几个特点：

自动特征学习：

与传统的机器学习需要人工设计和选择特征不同，端到端模型能够自动从原始数据中学习到有用的特征，减少了领域专家对数据预处理的干预。

简化流程：

端到端深度学习可以简化复杂的机器学习流程，将多个独立的模块或阶段整合到一个统一的模型中，从而降低系统的复杂性和提高效率。

端到端优化：

端到端模型可以对整个学习过程进行端到端的优化，从而提高模型的性能和泛化能力。

端到端深度学习在许多领域都有广泛的应用，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶等。在这些应用中，端到端模型能够直接将原始数据转换为所需的输出，而无需进行繁琐的特征工程，从而大大简化了模型的开发和应用过程。

需要注意的是，虽然端到端深度学习具有许多优势，但在某些情况下，如数据维度高、存在噪声或需要特定领域知识的情况下，手动设计特征可能仍然具有其必要性。因此，在实际应用中，需要根据具体任务和数据特点来选择合适的端到端模型或结合传统机器学习方法。