对神经网络数据进行预处理是将原始数据转化为模型能够有效学习的格式。此过程通常包括数据清洗、归一化或标准化以及数据分割。首先，处理缺失或不一致的值，例如用平均值填充空白或移除异常值。接着，使用独热编码等技术将分类数据（如文本标签）转换为数值。最后，将数据分割为训练集、验证集和测试集，用于评估模型性能。这些步骤确保数据结构化、一致，并去除可能阻碍训练的偏见。
关键的一步是数值特征的归一化或标准化。当输入值处于相似的量级时，神经网络表现最佳，因为巨大的差异会减缓学习速度或导致不稳定。例如，如果一个特征范围是 0 到 1，而另一个是 0 到 10,000，较大的特征可能会在训练中占据主导地位。最大最小归一化（将值缩放到 0-1 范围）或 Z-score 标准化（将数据中心化到零，标准差为 1）等缩放方法可以解决这个问题。对于图像数据，像素值（0-255）通常除以 255，将其缩放到 0-1。文本数据可能需要分词（将词语转换为整数）和序列填充，以确保统一的输入长度。这些步骤对输入进行标准化，从而提高梯度下降优化的效率。
最后阶段包括数据分割和特征工程。常见的分割比例是 70% 用于训练，15% 用于验证，15% 用于测试。验证集用于调整超参数，而测试集用于评估泛化能力。特征工程——例如创建交互项（如将年龄乘以收入）或从时间戳中提取日期组成部分（日、月）——可以提升模型性能。对于时间序列数据，可以添加滞后特征（如前一天的销售额）。数据增强（如旋转图像或给音频添加噪声）可以人工扩展训练数据。务必先将转换应用于训练集，然后复制到验证集/测试集，以避免数据泄露。这种结构化的方法可确保模型有效地学习模式而不过拟合。