Las redes neuronales convolucionales se entrenan mediante el uso de un algoritmo de optimización llamado descenso de gradiente estocástico (SGD) que ajusta los pesos y los sesgos de la red para minimizar la función de pérdida. La función de pérdida mide la diferencia entre las salidas predichas por la red y las salidas reales. El SGD utiliza el cálculo del gradiente para actualizar los pesos y los sesgos en la dirección que minimiza la función de pérdida. Además, las redes neuronales convolucionales también utilizan técnicas como regularización y aumento de datos para mejorar su capacidad de generalización.
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