„Backpropagation ist das algorithmische Rückgrat moderner neuronaler Netze: ein präzises Verfahren zur Zuordnung von Verantwortung, das Fehler systematisch durch Schichten zurückführt und damit Gewichte so anpasst, dass aus chaotischen Eingaben strukturierte Vorhersagen entstehen. Es ist weder Zauberei noch Allheilmittel – es verlangt passende Architektur, repräsentative Daten, robuste Regularisierung und sinnvolle Optimierer. Ohne die Kette von Gradienten, die durch Aktivierungen und Gewichte fließt, bliebe das tiefe Lernen blind. Die Stärke von Backpropagation liegt in seiner Einfachheit und Generalität; seine Grenzen offenbaren sich in verschwindenden Gradienten, lokalen Minima und in der Abhängigkeit von guten Initialisierungen. Im Zusammenspiel mit Ingenieurskunst und domänenspezifischem Wissen entfaltet es jedoch die transformative Kraft moderner KI.“
