Для обучения нейронной сети необходимо выбрать подходящий набор данных, который будет являться основой для обучения модели. Набор данных должен быть репрезентативным и содержать достаточное количество примеров, чтобы сеть могла извлечь общие закономерности и правильно классифицировать новые данные.
Выбор набора данных зависит от поставленной задачи и типа нейронной сети. Например, для обучения нейронной сети для распознавания изображений, можно использовать набор данных MNIST, который содержит изображения рукописных цифр от 0 до 9. Для задачи классификации текста можно использовать набор данных IMDB, который содержит отзывы о фильмах с разметкой положительного или отрицательного отзыва.
Важно учитывать, что набор данных должен быть разделен на обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для обучения нейронной сети, а тестовая выборка для проверки ее эффективности и обобщающей способности.
Таким образом, правильный выбор набора данных играет ключевую роль в успешном обучении нейронной сети и достижении высокой точности ее работы.