Обучение модели происходит многократным выполнением нескольких этапов: 1) на вход подаются исходные данные; 2) извлекаются выходные данные; 3) определяется, насколько прогноз далек от ожидаемой реальности (то есть от меток, связанных с данными); затем 4) величина ошибки распространяется через модель в обратном направлении, чтобы она могла исправить себя. Этот процесс обучения повторяется снова и снова, пока не будет достигнут удовлетворительный уровень прогнозирования.