Основные преимущества метода обратного распространения ошибки:

• простота реализации; 12
• устойчивость к выбросам и аномалиям в данных. 12

Основные недостатки метода обратного распространения ошибки:

• неопределённо долгий процесс обучения; 13
• вероятность «паралича сети» (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»); 12
• уязвимость алгоритма к попаданию в локальные минимумы функции ошибки. 12