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