Для того чтобы нейронная сеть считалась обученной, ее веса и параметры должны быть настроены таким образом, чтобы сеть могла корректно выполнять поставленную задачу. Это происходит путем подачи большого объема данных на вход модели, которые используются для корректировки весов нейронов и настройки параметризовав.
В процессе обучения нейронная сеть должна достичь высокой точности предсказаний на тестовом наборе данных. Это значит, что модель способна давать правильные ответы на входных данных с заданной точностью, что и является показателем успешного обучения.
Важными аспектами успешного обучения нейронной сети также являются сходимость алгоритма обучения (то есть достижение оптимальных весов) и отсутствие переобучения. Переобучение возникает, когда модель слишком точно подстраивается под обучающий набор данных, что приводит к плохой обобщающей способности на новых данных.
Таким образом, нейронная сеть считается обученной, когда она способна правильно выполнять задачу с высокой точностью на новых данных, при этом не переобувается и продолжает давать правильные ответы в реальном времени.