[深度学习] 常见名称概念

SOTA

SOTA是指"State-of-the-art"的缩写，意为"最先进的技术"。SOTA是指在某个领域或任务中，当前被认为是最好的技术或模型。随着技术的不断发展和进步，SOTA会随之变化。对于机器学习和人工智能领域而言，SOTA通常指的是在某个任务或数据集上取得最好性能的模型或算法

SOTA 模型：State-Of-The-Art 模型，是指在该项研究任务中，对比该领域的其他模型，这个是目前最好/最先进的模型。

SOTA 结果：State-Of-The-Art 结果，一般是说在该领域的研究任务中，此论文的结果对比已经存在的模型及实现结果，此论文的模型具有最好的性能/结果。

端到端模型

解释一

从输入端到输出端会得到一个预测结果，将预测结果和真实结果进行比较得到误差，将误差反向传播到网络的各个层之中，调整网络的权重和参数直到模型收敛或者达到预期的效果为止，中间所有的操作都包含在神经网络内部，不再分成多个模块处理。由原始数据输入，到结果输出，从输入端到输出端，中间的神经网络自成一体（也可以当做黑盒子看待），这是端到端的。

解释二

端到端模型是指将整个系统或任务作为一个整体进行建模和训练的模型。通常，传统的机器学习模型需要将任务分为多个阶段或模块进行处理，每个模块负责特定的功能，如数据预处理、特征提取和分类等。而端到端模型则将这些阶段或模块整合为一个统一的模型，从输入到输出直接进行端到端的处理，无需显式地定义中间步骤。

端到端模型的优点是简化了模型的设计和实现过程，减少了人工特征工程的需求，同时也避免了信息在多个阶段传递时的信息损失。此外，端到端模型通常具有更好的可扩展性和泛化能力，能够适应不同的任务和数据集。

然而，端到端模型也存在一些限制。由于整个系统的复杂性，端到端模型可能需要更大的计算资源和训练样本。此外，由于没有明确的模块拆分，端到端模型可能更难解释和改进。因此，在实际应用中，选择合适的模型架构是需要权衡各种因素的决策。

非端到端模型

解释一

传统机器学习的流程往往由多个独立的模块组成，比如在一个典型的自然语言处理（Natural Language Processing）问题中，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等多个独立步骤，每个步骤是一个独立的任务，其结果的好坏会影响到下一步骤，从而影响整个训练的结果，这是非端到端的。

解释二

非端到端模型是相对于端到端模型而言的，指的是将任务或系统拆分为多个模块或阶段进行建模和训练的模型。

在非端到端模型中，任务会被分为多个子任务或模块，每个子任务或模块负责处理任务的一个特定方面。例如，在图像分类任务中，非端到端模型可能包含数据预处理模块、特征提取模块和分类模块，每个模块都有其特定的功能。

与端到端模型相比，非端到端模型可能需要更多的手动特征工程。在非端到端模型中，设计者需要手动选择和提取有意义的特征，以供每个子任务或模块使用。这需要对任务的特性有一定的理解和领域知识。

尽管非端到端模型可能需要更多的人为设计和调整，但它们也具有一些优势。非端到端模型通常更易于解释和改进，因为每个模块的功能和影响都可以独立地进行分析。此外，非端到端模型可以更好地适应特定任务的需求，通过调整和优化每个模块来改进整体系统性能。

总之，非端到端模型和端到端模型都有各自的优缺点，选择适合特定任务和需求的模型是一个需要权衡的决策。

Benchmark和Baseline(基线)

Benchmark

Benchmark是指用于评估和比较不同系统、算法或模型性能的标准或指标。在计算机科学和机器学习领域，Benchmark通常用于衡量和比较不同方法的效果和效率。

Benchmark通常由一个或多个任务或数据集组成，用于测试和评估不同方法在处理这些任务或数据集时的性能。任务可以是各种各样的，例如图像分类、语义分割、机器翻译、语音识别等。数据集代表了真实世界中的样本，用于模拟真实情况下的性能评估。

Benchmark的目的是提供一个公平和可靠的比较标准，使研究者能够客观地评估不同方法的优劣，并推动领域内的创新和进步。通过Benchmark，可以比较不同方法在同一任务上的性能，找到最佳的方法或模型，并可以为进一步的研究提供一个基准。

一些常见的Benchmark包括CIFAR-10、ImageNet、MNIST等用于图像分类任务的数据集，BLEU、ROUGE等用于自然语言处理任务的指标等。这些Benchmark在相关领域中被广泛使用，并成为评估算法和模型性能的标准。

Baseline（基线）

Baseline是指用作比较、参考或起点的基准模型、算法或方法。在机器学习和数据分析中，Baseline可以作为一个初始的模型或算法，用于对比和评估新的方法或改进的效果。

Baseline模型通常是一种简单、常见或基本的方法，其性能已经被广泛接受或证明是有效的。它可以提供一个基准，用于衡量新方法的改进程度。如果新方法的性能比Baseline模型更好，那么可以认为新方法是有效的或具有改进的潜力。

Baseline模型的选择通常取决于具体的任务和领域。在某些情况下，Baseline可能是一个经验法则、规则或简单的统计模型。在其他情况下，Baseline可能是一种常见的学习算法，如线性回归、决策树等。

通过与Baseline进行比较，研究人员可以了解新方法在问题领域中的性能优势，并帮助他们更好地理解问题的难度和挑战。此外，Baseline还可以为具有较低资源或数据限制的实际应用提供一个可行的起点。

需要注意的是，Baseline并不一定是最佳或最优的模型，它只是一个起点和参考。在实际应用中，研究人员通常会尝试改进Baseline，以获得更好的性能和效果。

比较

Benchmark和baseline都是指最基础的比较对象。你论文的motivation来自于想超越现有的baseline/benchmark，你的实验数据都需要以baseline/benckmark为基准来判断是否有提高。唯一的区别就是baseline讲究一套方法，而benchmark更偏向于一个目前最高的指标，比如precision，recall等等可量化的指标。举个例子，NLP任务中BERT是目前的SOTA，你有idea可以超过BERT。那在论文中的实验部分你的方法需要比较的baseline就是BERT，而需要比较的benchmark就是BERT具体的各项指标。