Преимущества алгоритма обратного распространения ошибки:

• Простота реализации. 24 Метод доступен для начинающих, не требует предварительных знаний о нейронных сетях и упрощает программирование. 4
• Устойчивость к аномалиям и выбросам в данных. 2
• Эффективность. 4 Обратное распространение ускоряет обучение за счёт прямого обновления весовых коэффициентов на основе ошибки, особенно в глубоких сетях. 4
• Обобщение. 4 Помогает моделям хорошо адаптироваться к новым данным, повышая точность прогнозирования на невиданных примерах. 4
• Масштабируемость. 4 Алгоритм эффективно масштабируется с большими наборами данных и более сложными сетями, что делает его идеальным для крупномасштабных задач. 4

Недостатки алгоритма обратного распространения ошибки:

• Неопределённо долгий процесс обучения. 25 В сложных задачах для обучения сети могут потребоваться дни или даже недели. 5
• Вероятность «паралича сети». 23 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». 3
• Уязвимость алгоритма к попаданию в локальные минимумы функции ошибки. 2