参数model_model
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 描述 |
| model_name | str | None | 模型名称，用于标识和加载模型 |
| model_type | str | 'classification' | 模型类型，可选值为'classification'（分类）和'regression'（回归） |
| input_shape | tuple | (None,) | 输入数据的形状，None, 32, 32, 3)表示32×32的彩色图像 |
| num_classes | int | None | 分类任务的类别数量，仅在model_type为'classification'时有效 |
| loss_function | str | 'categorical_crossentropy' | 损失函数，可选值为'categorical_crossentropy'（多分类交叉熵损失）和'mean_squared_error'（均方误差损失） |
| optimizer | str | 'adam' | 优化器，可选值为'adam'、'sgd'等 |
| learning_rate | float | 0.001 | 学习率 |
| batch_size | int | 32 | 批大小 |
| epochs | int | 10 | 训练轮数 |
| metrics | list | ['accuracy'] | 评估指标，可选值为'accuracy'（准确率）和'mse'（均方误差） |
| callbacks | list | [] | 回调函数列表，例如EarlyStopping、ModelCheckpoint等 |
如果你是在请求将某个模型（model）的参数以介绍形式展示，下面是一个基本的示例，请注意，由于我并不知道具体的模型或者参数，我会创建一个假设的模型的参数介绍：
| 参数名称 | 参数描述 | 参数类型 | 默认值 | 可选值 |
model_model |
模型版本 | 字符串 | "v1" | "v1", "v2" |
learning_rate |
学习率 | 浮点数 | 0.001 | 0.0001 - 0.1 |
hidden_size |
隐藏层大小 | 整数 | 128 | 64, 256 |
num_layers |
层数 | 整数 | 2 | 1, 3, 5 |
dropout_rate |
随机失活比例 | 浮点数 | 0.2 | 0.0 - 0.5 |
batch_size |
批处理大小 | 整数 | 32 | 16, 64, 128 |
epochs |
训练轮数 | 整数 | 10 | 5, 20 |
这个介绍展示了模型的参数名称、描述、类型、默认值和可选范围，实际使用时，你需要根据你的具体模型来填充这些信息，如果你需要针对特定的模型来创建介绍，请提供该模型的详细信息。
结尾内容，感谢观看，如果有任何问题或想要了解更多信息，请随时留言评论，也欢迎关注我们的最新动态，点赞支持！谢谢！
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