モジュールの定義は、以下のように結ばれています。ネットワークをトレーニングする方法を定義します。一般に誤差逆伝搬法と呼ばれます。サブセクションの定義は以下のとおりです。データの量を指定します。データをすべて使用することを意味します。データの量を指定します。各トレーニング項目を処理した後で重みとバイアスを更新することを意味します。多くの場合、これは「オンライン」トレーニングまたは「確率」トレーニングと呼ばれます。個すべての項目を処理し、結果を集計してから、重みとバイアスを更新することになります。これは、「完全バッチ」トレーニングまたは「バッチ」トレーニングと呼ばれることがあります。バッチ」トレーニングと呼ばれます。変数は、繰り返しのたびに重みとバイアスを調整する率を指定します。サブセクション内の他のパラメーターの値と共に、試行錯誤で決めることになります。ネットワークは通常、学習率の値に大きく左右されます。使うと非常に精度の低いシステムになることもあります。変数は、トレーニングの繰り返し回数を指定します。データの過学習が起こります。データでは非常に適切に予測できても、新しいデータについては非常に精度の低い予測モデルになります。重みとバイアスを更新する量を増減する係数です。ネットワークのトレーニングは通常、この運動量の値によって大きく左右されます。パラメーターは省略してもかまいません。サブセクションのパラメーターの値を設定することで終わります。ツールには、さまざまな種類の入力データで使うさまざまな種類のリーダーが多数含まれています。サブセクション内のパラメーターの意味を説明しておきます。