Zum Training eines neuronalen Netzes sollten Trainingsdaten genutzt werden, welche die Fülle an möglichen Aufgaben des Models repräsentiert.
Basierend auf Faktoren wie der Komplexität des zu lösenden Problems, der Anzahl der zu klassifizierenden Merkmale und der Architektur des Modell kann die benötigte Menge der Daten stark variieren.

Es gibt diverse Quellen für frei verfügbares Trainingsmaterial, die zum Training verwendet werden können. Hier einige Beispiele:
- Die MNIST-Datenbank ist eine Datenbank für handgeschriebene Ziffern zum Trainieren von Klassifikatoren.
- Die Fashion-MNIST-Datenbank enthält Bilder von Kleidungsstücken, welche alternativ zu MNIST verwendet werden kann.
- Das UCI Machine Learning Repository enthält eine Sammlung von Datenbanken, Domänentheorien und Datengeneratoren, welche sich für maschinelles Lernen eignen.
- Zusätzlich können Online-Quellen wie Websites, Soziale Medien und Open Data hilfreich sein.
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