与反向传播不同，进化算法不需要目标函数相对于您要优化的参数是微分的。因此，您可以优化网络中的“更多事物”，例如激活函数或层数，这在标准反向传播中是不可能的。

另一个优点是，通过定义变异和交叉函数，您可以影响参数搜索空间的探索方式。

除了弗兰克的回答之外，可能存在更好的最优值（甚至是全局最优值），这些最优值与梯度相反（可能是某些局部最优值的方向）。进化算法具有搜索周围区域的空间，而反向传播将始终沿梯度方向移动。在没有保证的情况下（由于它们的随机性），进化算法可能能够找到反向传播根本无法找到的解决方案。