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1 最近看神经网络的书籍时，看了论坛的一些相关帖子，可是还是有些地方不太明白，感觉很多训练函数参数的解释都是一笔带过，我这个初学者有点难理解，epochs是最大训练次数，能否说也是迭代次数，即重复循环次数。lr学习率怎么理解呢？特别是它的数字代表的什么意思呢？能否举例说明，谢谢。min_grad最小梯度要求，针对的是所有函数的梯度？关于梯度这里也有点迷糊，网上把梯度当成导数理解，这样合适吗？还有梯度的计算，为什么要计算梯度呢？这里的梯度指的是所有传递函数的梯度？show显示训练迭代过程，50就代表每隔50次训练，显示一次训练进程，这样理解合适吗？以怎样的方式显示呢？是不是performance每隔50取一个点再连接起来？问题比较基础，也比较多，因为小弟初学者，还请多多理解。谢谢耐心的你，回答我的问题1.epochs理解为最大迭代次数是没问题的2.lr是学习率，这是权值调整过程中用到的一个参数，具体含义还需从权值调整的原理说起3.梯度和学习率一样，如果对算法原理不了解，很难解释清楚4.关于show你的理解是正确的对于梯度下降可以理解
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