神经网络使用称为基于梯度的优化的过程进行训练，其中模型学习以最小化其预测中的误差。这包括通过网络馈送输入数据，将预测输出与实际标签进行比较，以及更新网络的参数以减少误差。预测和标签之间的差异使用损失函数来测量，例如均方误差或交叉熵。
训练过程通常使用诸如随机梯度下降 (SGD) 或其变体之一 (例如，Adam) 的算法。这些算法通过反向传播来计算损失函数相对于网络权重的梯度，这是一种应用链规则将错误从输出层向后分配到输入层的技术。然后递增地调整权重以改进预测。
神经网络在多个时期内迭代训练，其中整个数据集多次通过模型。学习率调度、批量标准化和早期停止等技术有助于确保高效和有效的培训，同时避免过度拟合或欠拟合等问题。