神经网络的训练是一个迭代过程，通过调整其内部参数（权重和偏差）来最小化预测误差。核心步骤包括将输入数据正向馈送到网络中，计算预测值和实际目标之间的误差，然后将此误差反向传播以更新参数。这个循环——前向传播、损失计算、反向传播和参数更新——重复进行，直到模型表现良好。 例如，在图像分类中，网络可能从随机权重开始，为猫/狗图像生成不正确的标签，并随着调整权重以减少预测值与真实标签之间的差异而逐渐改进。
训练始于数据准备。输入数据被分成批次（例如，每批 32-256 个样本）以使计算可管理。 在前向传播期间，数据流经层（如卷积层或密集层），应用诸如矩阵乘法和激活函数（例如，ReLU）之类的运算。损失函数（例如，分类的交叉熵，回归的均方误差）量化预测误差。然后，反向传播使用链式法则计算梯度——损失相对于每个参数的偏导数。 诸如随机梯度下降 (SGD) 或 Adam 之类的优化器使用这些梯度来更新权重。例如，SGD 可能会通过减去梯度与学习率（例如 0.001）的乘积来调整权重，从而推动网络朝着更好的性能发展。
主要挑战包括避免过度拟合（记忆训练数据）和确保高效学习。 诸如 dropout（在训练期间随机禁用神经元）、L2 正则化（惩罚大权重）和提前停止（当验证性能趋于稳定时停止训练）之类的技术可以解决这些问题。开发人员通常将数据分为训练集、验证集和测试集，以监控泛化。 例如，在 MNIST 数字数据上训练的网络可能会使用概率为 0.5 的 dropout 层来防止过度拟合。诸如批大小、学习率和优化器选择之类的超参数会通过实验进行调整。 诸如 PyTorch 或 TensorFlow 之类的框架可以自动进行梯度计算和参数更新，从而使开发人员可以专注于架构设计和评估。