準備數據集：準備訓練數據集和驗證數據集，確保數據集經過預處理和清洗。
構建模型：選擇合適的模型架構，包括神經網絡的層數、每層的神經元數量、激活函數等。
編譯模型：指定損失函數、優化器和評估指標，用于訓練和評估模型的性能。
訓練模型：使用訓練集來訓練模型，通過反向傳播算法不斷調整模型的參數，使得模型能夠更好地擬合數據。
評估模型：使用驗證集來評估模型的性能，檢查模型是否出現過擬合或欠擬合，并調整模型參數以改進性能。
調整模型：根據評估結果對模型進行調整，如調整模型架構、優化器參數等。
預測結果：使用訓練好的模型對新數據進行預測，并評估模型的預測性能。
優化模型：根據預測結果和反饋信息不斷優化模型，以提高模型的性能和泛化能力。
