Метод градиентного спуска стал стандартным алгоритмом обучения в нейронных сетях по нескольким причинам:

• Сочетание скорости и точности. 3 Градиентный спуск позволяет обучать модели быстро и снижать погрешности, особенно при использовании улучшенных версий алгоритма. 3
• Подход для работы с функциями ошибок, у которых много параметров. 3
• Возможность быстрого обучения и дообучения. 1 Это позволяет нейросетевым экспертным системам отражать характеристики быстро меняющегося внешнего мира и оперировать практическими знаниями способом, который требует меньше времени и труда, чем традиционная формализация знаний человеческими экспертами. 1
• Эффективность. 2 В 2015 году группа учёных из Курантовского института математических наук в Нью-Йорке показала, что большая часть локальных минимумов функций потерь, используемых в нейросетях, располагается близко к глобальному минимуму. 2 Эта близость позволяет натренированным при помощи градиентного спуска нейросетям справляться с задачами достаточно эффективно. 2