確定模型類型：首先要確定所需解決的問題類型，例如分類、回歸、聚類等，然后選擇合適的神經網絡模型結構，如全連接神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。
確定輸入和輸出：確定模型的輸入和輸出數據是什么，以及它們的形狀和維度。
構建模型結構：根據所選的神經網絡模型類型，使用相關的庫或框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）搭建模型結構，包括各層的設置、激活函數的選擇等。
編譯模型：配置模型的優化器、損失函數和評估指標，以便進行訓練和評估。
訓練模型：準備訓練數據集和驗證數據集，使用模型進行訓練，并根據訓練過程中的損失值和準確率等指標對模型進行優化。
模型評估：使用測試數據集對模型進行評估，檢查模型的性能和泛化能力。
調整模型：根據評估結果對模型進行調整和優化，以提高模型的性能和效果。
應用模型：將訓練好的模型部署到實際應用中，使用模型進行預測和推理。
