直通估计器（Straight-Through Estimator，STE）是一种在神经网络训练中用于处理离散化操作的技术。其主要目的是解决在反向传播过程中遇到的不可导操作问题，例如量化和二值化操作。
STE的基本原理是在反向传播过程中，当梯度传递遇到不可导函数（如sign函数或ReLU函数）时，直接将这些不可导函数视为恒等函数，并将传入的梯度传递下去，而不考虑这些函数的导数。具体来说，STE通过简单地将输出的导数作为对输入的导数，从而绕过了不可导函数的导数计算问题。
STE最早由Hinton等人提出，用于解决训练二值神经网络（Binary Neural Networks，BNN）时遇到的梯度消失问题。在BNN中，激活函数通常是sign函数，其导数几乎处处为零，这使得传统的梯度下降方法无法有效训练网络。通过使用STE，可以将sign函数的梯度视为1，从而使得网络能够正常训练。
STE不仅应用于二值神经网络，还广泛用于其他需要处理离散变量的场景，如量化神经网络（Quantized Neural Networks，QNN）。在QNN中，STE用于近似量化操作的梯度，使得量化后的网络可以继续使用基于梯度的优化方法进行训练。
总结来说，直通估计器（STE）是一种简单但有效的技术，通过将不可导函数视为恒等函数来解决神经网络训练中的梯度计算问题，特别是在处理离散化操作时具有重要作用。
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