Ну очевидно - как-то так:
- собрать обучающую выборку которая, на ваш взгляд - хорошо опишет функцию, которую нужно предсказать. И при этом - достаточно большую (ну, например раз в 10 побольше, чем планируется иметь весов у обучаемой сети).
- разделить выборку на тренировочную и тестовую часть (случайным образом). Например в соотношении 0.7-0.3 (70% в тренировочную часть, 30% в тестовую)
- выбрать функцию ошибки, подходящую для вашего случая. MSE, например (mean squared error).
- повторять до достижения приемлемого уровня ошибки на тестовой выборке:
-- выбрать конфигурацию ИНС (число/типы слоёв, их функции активации)
-- в течение заранее выбранного числа эпох - обучать ИНС на тренировочной выборке (читай - минимизировать значение функции ошибки. Ещё кстати, вопрос- какой выбрать оптимизатор).
-- оценить ошибку на тестовой выборке.
А вот код - с этим уже на fl/upwork/etc :-)
з.ы. не возился конкретно с tensorflow, но кажется - не должно стать проблемой разобраться в любом вышеуказанном шаге, имея алгоритм, не :-) ?
