Во время обучения нейронной сети происходит процесс обучения, в ходе которого нейроны связываются между собой и улучшают свою способность распознавать и обрабатывать информацию. Этот процесс осуществляется путем подачи на вход сети набора данных, состоящего из входных признаков и соответствующих им выходных значений.
Во время обучения нейронной сети происходит итерационный процесс, в ходе которого сеть пытается минимизировать ошибку между предсказанным значением и реальным значением выхода. Для этого используется метод обратного распространения ошибки, при котором происходит коррекция весов связей между нейронами.
При обучении нейронной сети происходит та.н. `обучение с учителем`, когда алгоритму предоставляются данные с правильными ответами для обучения. В результате хорошего обучения нейронная сеть способна качественно обрабатывать новые данные и делать точные прогнозы.
Таким образом, во время обучения нейронной сети происходит преобразование входных данных через слои нейронов и корректировка их весов для минимизации ошибки прогнозирования. Весь этот процесс позволяет сети улучшать свою способность к обучению и адаптации к новым данным.