Нейронная сеть считается обученной, когда после применения алгоритма обучения ее способность решать задачи или предсказывать данные достигает определенного уровня точности или эффективности. Обучение нейронной сети заключается в подстройке весов связей между нейронами сети таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания и максимизировать точность ответов.
Чтобы нейронная сеть была считаться обученной, она должна демонстрировать способность к обобщению данных, то есть эффективно работать не только на тренировочных данных, но и на новых, неизвестных ей данных. Также важно, чтобы нейронная сеть не была переобучена, то есть не "запомнила" тренировочные данные, а умела обобщать их.
Для проверки успешности обучения нейронной сети используются метрики точности модели, такие как accuracy, precision, recall и другие. Если значение этих метрик достаточно высокое и соответствует требованиям поставленной задачи, то нейронная сеть считается обученной.
Таким образом, нейронная сеть является обученной, когда она успешно проходит процесс обучения и демонстрирует высокую точность предсказаний на новых данных.