Какие преимущества и недостатки имеет обратное распространение ошибки в машинном обучении?

Некоторые преимущества обратного распространения ошибки в машинном обучении:

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

Некоторые недостатки обратного распространения ошибки в машинном обучении:

• Неопределённо долгий процесс обучения. ru.wikipedia.org otus.ru В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели, она может и вообще не обучиться. ru.wikipedia.org
• Вероятность «паралича сети». otus.ru 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». otus.ru
• Алгоритм уязвим к попаданию в локальные минимумы функции ошибки. otus.ru Сеть может попасть в локальный минимум (неглубокую долину), когда рядом имеется гораздо более глубокий минимум. ru.wikipedia.org В точке локального минимума все направления ведут вверх, и сеть не способна из него выбраться. ru.wikipedia.org