神经网络训练通过损失函数量化误差，梯度下降优化参数，反向传播计算梯度。优化器如SGD、Momentum、Adam调整学习率。正则化防止过拟合，数据增强增加多样性。训练需监控验证集表现，分布式训练处理大模型和数据。