Некоторые преимущества нейронных сетей в задачах классификации:

• Самообучаемость. 1 Алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя не совсем или вовсе не очевидные для людей методы. 1
• Высокая обобщающая способность. 3 Нейронные сети могут находить сложные закономерности и паттерны в данных. 3
• Обработка сложных и нелинейных зависимостей. 2 За счёт этой особенности нейронные сети помогают решать достаточно сложные задачи. 2
• Отказоустойчивость. 1 Даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшится. 1
• Скорость работы. 1 Нейронные сети позволяют решать задачи быстрее, нежели при применении обычных алгоритмов. 1

Некоторые недостатки нейронных сетей в задачах классификации:

• Необходимость огромного объёма данных для обучения. 2 Если их мало, сети могут столкнуться с проблемами — они запомнят обучающие примеры, но обобщить свои знания не способны. 2
• Высокая вычислительная сложность. 2 Особенно это касается больших и глубоких сетей. 2
• Неинтерпретируемость решений. 2 Нет чётких критериев, чтобы понять, почему нейронная сеть приняла определённое решение. 3
• Чувствительность к шуму и различным выбросам. 2 Даже небольшие изменения во входной информации могут привести к существенным изменениям в выходных значениях сети. 2
• Необходимость настройки гиперпараметров. 2 Этот процесс временами доставляет немало хлопот, а также требует экспериментов и опыта. 2