端對端方案VS模塊化方案
端對端方案
軟件形式
•理想狀態下，基本無需手工編碼，採用全棧神經網絡即可實現
優點
•方便聯合優化、尋求整體最優解
•大幅降低計算開銷
•基於數據驅動，對人工設計依賴最小
缺點
•更接近黑盒，可解釋性差，很難迭代優化
•端到端訓練容易出現過擬合現象，無法跳出訓練數據的框架
•需要海量的高質量訓練數據
模塊化方案
軟件形式
•採取人工編碼和神經網絡相結合的形式，且人工編碼存在較高的佔比
優點
•方便每個模塊獨立優化和調式迭代
•簡化研發團隊分工
•便於問題回溯
缺點
•多個模塊間優化目標不一致，難以獲得全局最優解
•存在信息丟失和誤差累計，影響最終模型性能
•存在大量冗餘計算
