В чем преимущества и недостатки алгоритма обратного распространения ошибки?

Преимущества алгоритма обратного распространения ошибки:

• Простота реализации. wiki.loginom.ru www.geeksforgeeks.org Метод доступен для начинающих, не требует предварительных знаний о нейронных сетях и упрощает программирование. www.geeksforgeeks.org
• Устойчивость к аномалиям и выбросам в данных. wiki.loginom.ru
• Эффективность. www.geeksforgeeks.org Обратное распространение ускоряет обучение за счёт прямого обновления весовых коэффициентов на основе ошибки, особенно в глубоких сетях. www.geeksforgeeks.org
• Обобщение. www.geeksforgeeks.org Помогает моделям хорошо адаптироваться к новым данным, 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

Недостатки алгоритма обратного распространения ошибки:

• Неопределённо долгий процесс обучения. wiki.loginom.ru ru.ruwiki.ru В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели. ru.ruwiki.ru
• Вероятность «паралича сети». wiki.loginom.ru dzen.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». dzen.ru
• Уязвимость алгоритма к попаданию в локальные минимумы функции ошибки. wiki.loginom.ru