Использовать различные методы оптимизации: для улучшения процесса обратного распространения ошибок можно применять различные методы оптимизации, такие как стохастический градиентный спуск, методы второго порядка и др.

Использовать различные функции активации: выбор подходящей функции активации может значительно повлиять на производительность нейронной сети. Использование различных функций активации, таких как ReLU, сигмоид и гиперболический тангенс, может улучшить результаты обратного распространения ошибок.

Применять регуляризацию: регуляризация помогает предотвратить переобучение нейронной сети, улучшая ее обобщающую способность. Различные методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, могут быть применены для улучшения методов обратного распространения ошибок.

Использовать адаптивные методы обучения: адаптивные методы обучения, такие как Adam, RMSprop и Adagrad, могут помочь улучшить процесс обратного распространения ошибок, путем автоматической настройки скорости обучения в процессе обучения нейронной сети.

Применять ансамблирование моделей: ансамблирование моделей позволяет объединить несколько моделей обратного распространения ошибок для улучшения результатов предсказания. Различные методы ансамблирования, такие как бэггинг и бустинг, могут быть применены для улучшения методов обратного распространения ошибок.