准备数据集：准备训练数据集和验证数据集，确保数据集经过预处理和清洗。
构建模型：选择合适的模型架构，包括神经网络的层数、每层的神经元数量、激活函数等。
编译模型：指定损失函数、优化器和评估指标，用于训练和评估模型的性能。
训练模型：使用训练集来训练模型，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合数据。
评估模型：使用验证集来评估模型的性能，检查模型是否出现过拟合或欠拟合，并调整模型参数以改进性能。
调整模型：根据评估结果对模型进行调整，如调整模型架构、优化器参数等。
预测结果：使用训练好的模型对新数据进行预测，并评估模型的预测性能。
优化模型：根据预测结果和反馈信息不断优化模型，以提高模型的性能和泛化能力。
