Обучение нейронной сети – это процесс, в ходе которого сеть настраивает свои параметры (веса и смещения) для того, чтобы минимизировать ошибку при прогнозировании выходных данных на основе входных. Чтобы определить, когда нейронная сеть считается обученной, необходимо учитывать несколько факторов. Рассмотрим каждый из предложенных вами вариантов:

• Значение выходного сигнала попадает в диапазон [0,1]: Это может быть верно для нейронных сетей, использующих активационную функцию, такую как сигмоид или софтмакс, особенно в задачах бинарной классификации или многоклассовой классификации. Однако это не является единственным критерием для оценки обученности сети.
• Количество входных сигналов соответствует количеству выходных: Это не является обязательным условием. В нейронных сетях количество входных и выходных сигналов может быть разным. Например, в задачах регрессии количество выходных сигналов может быть меньше или больше, чем количество входных.
• Выходной сигнал мгновенно реагирует на входные: Эта характеристика не является показателем обученности. Важно, чтобы выходной сигнал был адекватным и соответствовал входным данным, но это не обязательно означает мгновенную реакцию.
• Каждому набору признаков соответствуют определенные классы: Это наиболее близкий к правильному ответу вариант. Обученная нейронная сеть должна уметь классифицировать входные данные на основе обучающего набора, где каждому набору признаков действительно соответствует определенный класс. Это подразумевает, что сеть научилась распознавать шаблоны в данных и может делать предсказания на новых, ранее не виденных данных.

Таким образом, можно сказать, что нейронная сеть считается обученной, когда она успешно классифицирует новые данные, основываясь на обучающем наборе, и демонстрирует хорошую производительность по метрикам, таким как точность, полнота и F1-мера. Важно также следить за переобучением, когда сеть слишком хорошо запоминает обучающие данные, но плохо обобщает на новых.