Обучение по алгоритму FFNN происходит путём передачи данных через нейросеть в прямом направлении (от входного слоя к выходному слою) и корректировки весовых коэффициентов нейронов на основе ошибок, которые возникают между предсказанными значениями и истинными значениями.

Процесс обучения FFNN обычно состоит из следующих шагов:
1.	**Инициализация весов.** Начальные веса устанавливаются случайным образом, но могут быть также заданы заранее.
2.	**Прямой проход.** Данные передаются через нейронную сеть, начиная с входного слоя. Каждый нейрон вычисляет свой выход на основе взвешенной суммы входных данных и весовых коэффициентов, которые передаются через функцию активации. Результат вычисления передается на следующий слой нейронов.
3.	**Расчёт ошибки.** Результаты вычислений на выходном слое сравниваются с ожидаемыми значениями, и на основе этого вычисляется ошибка. Обычно для расчета ошибки используется функция потерь, такая как MSE (Mean Squared Error) или Cross-Entropy.
4.	**Обратное распространение ошибки.** Ошибка передаётся назад через нейронную сеть, начиная с выходного слоя. Каждый нейрон вычисляет свою часть вклада в ошибку, которая передается на предыдущий слой нейронов. Этот процесс продолжается до тех пор, пока ошибка не достигнет входного слоя.
5.	**Обновление весов.** На основе полученных ошибок и вычисленных вкладов каждого нейрона в ошибку, веса каждого нейрона корректируются с целью уменьшения ошибки. Обычно используется метод градиентного спуска для определения направления корректировки весов.
6.	**Повторение процесса.** Шаги 2-5 повторяются многократно, пока не будет достигнута достаточно малая ошибка или не будет превышено максимальное количество итераций.
7.	**Тестирование.** На завершающем этапе производится тестирование нейронной сети на новых данных, которые не участвовали в процессе обучения.

Если качество предсказаний на тестовых данных оказывается достаточно высоким, то можно считать, что нейронная сеть обучена успешно и готова к использованию для решения задач в рамках своей области применения. Однако, если качество предсказаний оказывается недостаточным, то может потребоваться дополнительная настройка параметров нейронной сети или изменение ее архитектуры, чтобы достичь лучших результатов.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence