defineModel 定义参数类型

`defineModel`通常是一个函数或方法名，在某些框架或库中用于创建模型，特别是在与深度学习相关的任务中，如TensorFlow.js、Keras等。这个函数通常接受一些参数，这些参数决定了模型的结构、层配置以及训练选项。

例如，在Keras中，`defineModel`可能会接收如下类型的参数：
- `inputs`：输入数据形状，可以是一个tensor或维度信息。
- `output_layers` 或 `outputs`：模型的输出层或节点，用于指定模型的输出是什么。
- `layers`：一系列的神经网络层列表，用于构建模型架构。
- `loss` 和 `optimizer`：损失函数和优化算法，用于训练过程中的指标计算和参数更新。
- `metrics`：评估指标，用于监控训练效果。
- `compilation` 参数：包含学习率、批次大小等训练选项。

具体的语法会根据所使用的库有所不同，但基本思想都是定义模型的基本属性和行为。如果你需要了解某个特定库如何使用`defineModel`，记得提供那个库的名称或上下文。