Ajustar os pesos do modelo para melhorar a capacidade de previsão.

Calcular o erro do modelo, ajudando a guiar o processo de otimização.

Aumentar a complexidade do modelo, ajustando os parâmetros manualmente.

Reduzir o número de variáveis independentes para melhorar a performance.

Determinar a taxa de aprendizado mais adequada para o treinamento.