Каковы основные проблемы обучения персептрона?

Некоторые основные проблемы обучения персептрона:

• Неспособность сходиться к решению при работе с нелинейно разделяемыми данными. 1 Алгоритм гарантирует сходимость только для линейно разделяемых наборов данных. 1
• Чувствительность к скорости обучения. 1 Если установить слишком высокую скорость обучения, это может привести к колебаниям и невозможности сходимости, а низкая скорость обучения, наоборот, может вызвать чрезмерно медленное обучение. 1
• Уязвимость к выбросам. 1 Они могут исказить обновления весов и ухудшить производительность алгоритма. 1
• Отсутствие прямой поддержки многоклассовой классификации. 1 Для эффективного применения персептрона в таких сценариях часто требуются дополнительные стратегии или модификации. 1
• Сложность определения, выполнено ли условие разделимости для конкретного обучающего множества. 25
• Проблемы при обучении многослойных персептронов. 5 Например, если в ходе обучения все примеры обучающего множества, кроме первого, решаются правильно, а правильный ответ первого примера — 1, и все входные сигналы персептрона последнего слоя равны нулю, то первое правило не даёт результата, поскольку все нейроны предпоследнего слоя не активны. 5