Некоторые преимущества обратного распространения ошибки в машинном обучении:

• Простота реализации. 1 Алгоритм удобен для начинающих, не требует предварительных знаний о нейронных сетях. 1
• Простота и гибкость. 1 Подходит для решения целого ряда задач — от базовой прямой связи до сложных свёрточных или рекуррентных сетей. 1
• Эффективность. 1 Ускоряет обучение за счёт прямого обновления весов на основе ошибки, особенно в глубоких сетях. 1
• Обобщение. 1 Помогает моделям хорошо обобщаться на новые данные, повышая точность прогнозирования на невиданных примерах. 1
• Масштабируемость. 1 Алгоритм эффективно масштабируется с большими наборами данных и более сложными сетями, что делает его идеальным для крупномасштабных задач. 1

Некоторые недостатки обратного распространения ошибки в машинном обучении:

• Неопределённо долгий процесс обучения. 35 В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели, она может и вообще не обучиться. 3
• Вероятность «паралича сети». 5 При больших значениях рабочая точка функции активации попадает в область насыщения сигмоиды, а производная величина приближается к 0, в результате чего коррекции весов почти не происходят, а процесс обучения «замирает». 5
• Алгоритм уязвим к попаданию в локальные минимумы функции ошибки. 5 Сеть может попасть в локальный минимум (неглубокую долину), когда рядом имеется гораздо более глубокий минимум. 3 В точке локального минимума все направления ведут вверх, и сеть не способна из него выбраться. 3