„Backpropagation ist das methodische Rückgrat moderner neuronaler Netze: durch die systematische Anwendung der Kettenregel erlaubt es, den Fehler von der Ausgabe schrittweise auf alle Gewichte zurückzuführen und damit gezielt zu korrigieren. Es löst das Credit‑Assignment‑Problem in großen, mehrschichtigen Systemen und macht end‑to‑end‑Lernen praktisch realisierbar. Dennoch ist Backpropagation kein Allheilmittel: Effizienz, Stabilität und Generalisierungsfähigkeit hängen von Architektur, Gewichtsinitialisierung, Optimierungsalgorithmus und Regularisierung ab, und Phänomene wie vanishing/exploding gradients oder lokale Minima zeigen seine Grenzen. In Kombination mit klugen Netzwerkdesigns, adaptive Optimierern und pragmatischen Tricks bleibt Backpropagation aber das eleganteste und praktischste Werkzeug, um aus Daten komplexe, differenzierbare Funktionen zu formen — der Mechanismus, der rohe Signale in strukturierte Intelligenz übersetzt.“
