Lihat sumber Perbandingan Backpropagation dengan Algoritma Lain

Backpropagation adalah salah satu dari sekian banyak algoritma pelatihan jaringan saraf. Dalam praktiknya, terdapat perbandingan antara backpropagation dan metode pelatihan lain seperti [[genetic algorithm]] atau [[simulated annealing]].

== Keunggulan Backpropagation ==
Backpropagation dikenal karena efisiensinya dalam menghitung gradien dan memperbarui bobot secara langsung menggunakan [[gradient descent]]. Hal ini membuatnya sangat cocok untuk jaringan dengan banyak parameter.

== Keterbatasan dan Alternatif ==
Meskipun efisien, backpropagation memiliki keterbatasan seperti terjebak pada [[local minima]] dan masalah vanishing gradient. Alternatif lain, seperti [[evolutionary algorithm]], sering digunakan untuk masalah-masalah spesifik.

== Pilihan Algoritma untuk Berbagai Kasus ==
Pemilihan algoritma pelatihan yang tepat tergantung pada jenis masalah, ukuran data, dan tujuan akhir dari proyek [[machine learning]].