Нейронная сеть считается обученной, когда она прошла процесс обучения на заданном наборе данных и способна делать предсказания или классификации на новых данных. Давайте разберем этот процесс подробнее.

Шаги, которые приводят к обучению нейронной сети:

1. Сбор данных:

   Первый шаг заключается в сборе и подготовке данных, которые будут использоваться для обучения. Данные должны быть репрезентативными и содержать как можно больше информации о задаче, которую мы хотим решить.

2. Предобработка данных:

   Данные часто требуют предобработки, чтобы привести их в удобный для анализа вид. Это может включать нормализацию, удаление выбросов, заполнение пропусков и преобразование категориальных переменных.

3. Разделение данных:

   Данные обычно разделяются на три части: обучающая выборка, валидационная выборка и тестовая выборка. Обучающая выборка используется для обучения модели, валидационная — для настройки гиперпараметров, а тестовая — для оценки качества модели.

4. Обучение модели:

   На этом этапе нейронная сеть обучается на обучающей выборке. Во время обучения сеть настраивает свои веса и смещения, минимизируя ошибку предсказаний с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.

5. Оценка модели:

   После обучения модель оценивается на валидационной выборке. Это позволяет проверить, насколько хорошо модель обобщает информацию и не переобучилась ли она на обучающей выборке.

6. Тестирование модели:

   После окончательной настройки гиперпараметров модель проверяется на тестовой выборке, чтобы получить окончательную оценку её производительности. Это важно для понимания, как модель будет работать на новых, невидимых данных.

Таким образом, нейронная сеть считается обученной, когда она успешно прошла все эти этапы и способна давать адекватные предсказания на новых данных. Важно отметить, что качество обучения также зависит от выбранной архитектуры сети, алгоритма оптимизации и других факторов.