深度增强学习是一种结合了深度学习和强化学习的技术，具有很多的优势和局限性。
一、优势
高效处理大规模数据：深度增强学习在处理大规模数据方面具有优势。在深度学习中，神经网络的层数越多，处理大数据时准确率也就越高。而在强化学习中，通常需要构建一个输入空间巨大的状态-动作空间，只有通过深度学习的方式才能有效地进行处理。
端到端的学习框架：深度增强学习可以实现端到端的学习框架，即直接从原始输入数据中学习，不需要手动选取特征或者进行其他的预处理。这样可以减少人工干预的成本，并且节约训练时间，提高模型的性能。
适用于复杂任务：深度增强学习还可以处理许多复杂的任务，如游戏、机器人控制、语音识别等。这些任务都需要处理复杂的状态-动作空间，深度增强学习提供了一种有效的方法来解决这些问题。
鲁棒性强：深度增强学习的鲁棒性也比较强，它可以处理一些复杂的场景和情况，如噪声、变形、遮挡等。这样可以提高模型的泛化能力，而且也可以使得模型对环境的变化更加健壮。
二、局限性
训练成本高：深度增强学习训练成本很高，需要使用大量的数据和计算资源。而且因为神经网络的层数较多，导致训练过程的时间非常长。
训练不稳定：深度增强学习的训练过程通常是非常不稳定的。因为深度增强学习的目标函数通常是非凸的，所以可能会出现局部最优解的问题。此外，深度增强学习还面临着困境探索问题，在状态空间较大或行动空间较广时表现不佳。
模型晦涩：由于深度增强学习使用了大量的神经网络层，因此模型变得晦涩难懂，难以理解模型的内在机制，也不容易手动修改或调整。
对超参数敏感：深度增强学习的性能很大程度上取决于超参数的设置。但是，针对不同任务的超参数设置并没有标准化的方法，需要进行大量的实验和调参才能找到最佳的超参数。
总的来说，深度增强学习拥有许多优势和潜力，尤其是在处理大规模数据和复杂任务方面。但是，其训练成本高、训练不稳定等问题也需要专业人员注意和解决。