Навчання нейронної мережі – це процес навчання нейронної мережі виконання завдання. Нейронні мережі навчаються шляхом первинної обробки кількох великих наборів розмічених чи нерозмічених даних. На основі цих прикладів мережі можуть більш точно опрацьовувати невідомі вхідні дані.

Технічно навчання полягає у знаходженні коефіцієнтів зв'язків між нейронами. В процесі навчання нейронна мережа здатна виявляти складні залежності між вхідними даними та вихідними, а також виконувати узагальнення.

Штучна нейронна мережа зазвичай навчається з учителем. Це означає наявність навчального набору (датасету), який містить приклади з істинними значеннями: тегами, класами, показниками. Нерозмічені набори також використовують для навчання нейронних мережале ми не будемо тут це розглядати.

Також навчання можна виробляти трьома методами: стохастичний метод (stochastic), пакетний метод (batch) та міні-пакетний метод (Mini-batch).