首先，应该收集合适的训练数据，并对其进行成对比较（输入输出），以便于网络可以学习其规律。为了评估最终的效果，应该采用数据集的部分样本作为测试集，这些数据没有参与训练，但可以用来检测神经网络的准确性。此外，如果可能，还可以采用留出法，不使用部分样本，但仍采用其他样本训练网络。然后，需要配置和训练神经网络，设置网络的结构和训练过程，并设置正则化参数以防止过拟合。当训练完成后，我们可以测试网络的准确度，以确定它的能力匹配预期输出。
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