Я начинаю изучать нейросети и у меня появился вопрос. Допустим у меня есть картинки которые я хочу изменить по рисовке. Например, сделать линии более чёткими. Мне надо сначала вручную изменить их, а потом подавать на вход изначальное изображение и изменённое, чтобы обучить или как?
Да, причем таких пар "изначальное"-"измененное" вам для обучения сети надо подать пару тысяч штук.
Только вот "сделать нейросеть" и "обучить нейросеть" - понятия совершенно различные.
Вы еще раз перечитайте, что я написал. И попробуйте соотнести с тем, что вы (как я очень надеюсь) ранее изучили про принципы работы нейросетей.
Обучение и реальная работа - это два абсолютно независимые этапы работы.
При обучении вы подаете пары картинок, по принципу "вот что есть - вот что должно получиться в результате" и таких пар много тысяч. Если "конечные" в вашей странной терминологии это те картинки, которые в этой паре вы подаете в качестве "что должно получиться" - то да, ихне только можно, но и нужно использовать. Повторю - на этапе обучения!!!
На этапе эксплуатации вы подаете на вход картинку "что есть" и нейросеть выдает на выходе то, что у нее получилось.
Что с чем у вас "будет сравниваться" - тут я вообще встал в тупик. Когда, что и с чем вы собрались "сравнивать"?
Пару тысяч штук мало будет, если честно. Особенно с учётом того, что размер входного изображения для нейросети чаще всего фиксирован.
Для такой задачи можно и без нейросети обойтись.
А если именно с нейросетью, почитай материал по свёрточным сетям (convolution networks), для начала.
Простой