Нейронная сеть считается обученной, когда она прошла процесс обучения на наборе данных и способна правильно выполнять задачу, для которой она была создана. Это означает, что после обучения нейронная сеть способна делать точные прогнозы или принимать решения на основе входных данных.
Обученная нейронная сеть должна быть способна обобщать свои знания на новые данные, которые она ранее не видела. Это достигается путем настройки весов связей между нейронами и оптимизации функций активации через алгоритмы обучения, такие как обратное распространение ошибки.
Оценка успешности обучения нейронной сети может быть проведена путем тестирования ее на тестовом наборе данных, который не использовался в процессе обучения. Чем выше точность и надежность прогнозов нейронной сети на новых данных, тем успешнее можно считать ее обучение.
Таким образом, нейронная сеть считается обученной, когда она может эффективно выполнять свою задачу, обобщая знания на новые данные и демонстрируя высокую точность в своих прогнозах.