FFNNメソッドは、ニューラルネットワークを教える方法です。ニューラルネットワークの仕組みを説明しました。しかし、FFNNメソッドに従ってどのように研究しますか？
FFNNアルゴリズムトレーニングは、ニューラルネットワークを介して直接方向（入力層から出力層まで）でデータを送信し、予測値と真の値の間に生じるエラーに基づいてニューロンの重み係数を調整することにより行われます。

FFNN学習プロセスは通常、次の手順で構成されています。
1. **ウェイトの初期化。**初期重量はランダムに取り付けられていますが、事前に設定することもできます。
2. **直接通過。**入力層から始まるニューラルネットワークを介してデータが送信されます。各ニューロンは、活性化関数を介して送信されるバランスの取れた量の入力データと重量係数に基づいて出力を計算します。計算の結果は、ニューロンの次の層に送信されます。
3. *エラーの計算。**出力層の計算結果は期待値と比較され、これに基づいてエラーが計算されます。通常、エラーを計算するために、MSE（平均四角誤差）や交差エントロピーなどの損失関数が使用されます。
4. *エラーの逆の分布。各ニューロンは、エラーへの寄与の一部を計算します。これは、前のニューロン層に送信されます。このプロセスは、エラーが入力層に到達するまで続きます。
5. ** Libraの更新。**受け取った間違いと各ニューロンのエラーへの計算された寄与に基づいて、各ニューロンの重みがエラーを減らすために調整されます。通常、勾配降下法を使用して、重みの調整方向を決定します。
6. **プロセスの繰り返し。**手順2-5は、小さな間違いに達するか、最大量の反復が超えるまで繰り返し繰り返されます。
7. **テスト。**最終段階では、学習プロセスに参加しなかった新しいデータでニューラルネットワークがテストされます。

テストデータの予測の品質が非常に高い場合、ニューラルネットワークが正常にトレーニングされ、アプリケーションの領域のフレームワーク内で問題を解決する準備ができていると仮定できます。ただし、予測の品質が不十分な場合は、最良の結果を達成するために、ニューラルネットワークのパラメーターまたはそのアーキテクチャの変更を追加する必要がある場合があります。