神经网络通常用于端到端学习系统，端到端指的是：我们要求学习算法直接从输入得到期望的输出，即学习算法将系统的‘输入端’连接到‘输出端’。
在数据量十分丰富的问题上，端到端系统往往奏效。
流水线式的训练方法：
举例：假设建立一个评价系统对产品线上评价进行检查。
正面评论：这个拖把很好用
负面评论：这个拖把不好用
这样正面评论和负面评论就分为情感分类。构建这样一个系统就需要两个组件：1. 解析器 2.情感分类器
1.解析器：通过识别关键词汇来对文本进行注释的系统，例如 这个（拖把 ） （很好用）
2.情感分析器：将解析器得到的注释的结果传到情感分析器里面，预测整体的情感。
原始文本----》解析器-----》情感分析器-----》输出结果
端到端的训练方法：（直接由一个网络输出结果）
原始文本----》网络结构 -----》输出结果