假设你正在搭建一个机器学习系统，你要决定是否使用端对端方法，我们来看看端到端深度学习的一些优缺点，这样你就可以根据一些准则，判断你的应用程序是否有希望使用端到端方法。

优点：

端到端学习真的只是让数据说话。所以如果你有足够多的(x, y)数据，那么不管从x到y最适合的函数映射是什么，如果你训练一个足够大的神经网络，希望这个神经网络能自己搞清楚，而使用纯机器学习方法，直接从x到y输入去训练的神经网络，可能更能够捕获数据中的任何统计信息，而不是被迫引入人类的成见。

端到端深度学习的第二个好处就是这样，所需手工设计的组件更少，所以这也许能够简化你的设计工作流程，你不需要花太多时间去手工设计功能，手工设计这些中间表示方式。 

缺点：

它可能需要大量的数据。要直接学到这个x到y的映射，你可能需要大量(x, y)数据。

另一个缺点是，它排除了可能有用的手工设计组件。如果你没有很多数据，你的学习算法就没办法从很小的训练集数据中获得洞察力。所以手工设计组件在这种情况，可能是把人类知识直接注入算法的途径。我觉得学习算法有两个主要的知识来源，一个是数据，另一个是你手工设计的任何东西，可能是组件，功能，或者其他东西。所以当你有大量数据时，手工设计的东西就不太重要了，但是当你没有太多的数据时，构造一个精心设计的系统，实际上可以将人类对这个问题的很多认识直接注入到问题里，进入算法里应该挺有帮助的。