确定模型类型：首先要确定所需解决的问题类型，例如分类、回归、聚类等，然后选择合适的神经网络模型结构，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
确定输入和输出：确定模型的输入和输出数据是什么，以及它们的形状和维度。
构建模型结构：根据所选的神经网络模型类型，使用相关的库或框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）搭建模型结构，包括各层的设置、激活函数的选择等。
编译模型：配置模型的优化器、损失函数和评估指标，以便进行训练和评估。
训练模型：准备训练数据集和验证数据集，使用模型进行训练，并根据训练过程中的损失值和准确率等指标对模型进行优化。
模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，检查模型的性能和泛化能力。
调整模型：根据评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的性能和效果。
应用模型：将训练好的模型部署到实际应用中，使用模型进行预测和推理。