神经网络训练是指利用训练数据集，通过优化算法（如梯度下降）和反向传播机制，迭代调整神经网络中的权重和偏置参数的过程，目的是最小化损失函数以提升模型在未见数据上的预测精度和泛化能力。这一过程涉及多次迭代（epochs），每次迭代中模型学习数据模式，逐步减少预测误差，最终形成可部署的智能模型。
在AI产品开发中，训练是实现模型落地的关键环节，产品经理需主导数据准备、特征工程和超参数调优，确保模型在真实场景如推荐系统或图像识别中高效运行；同时，关注训练成本（如计算资源和时间）和数据隐私问题，是产品成功的关键考量。
延伸阅读推荐《Deep Learning》一书（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, MIT Press, 2016），该书系统阐述了神经网络的理论基础和实践应用。
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