model.fit(initial_learning_rate=0.01, learning_rate_decay=1.5, convergence_epochs=5, batch_size=32, maximum_epochs=100, learning_rate_minimum=1e-4, training_split=0.8)

这是一个模型训练的函数调用，它使用了一些参数来控制训练过程。让我来解释一下这些参数的作用：

- `initial_learning_rate`：初始学习率，用于控制模型参数的更新速度。较大的学习率通常会使模型在初始训练阶段收敛更快，但也可能导致模型在后期训练时发散。
- `learning_rate_decay`：学习率衰减率，用于控制学习率的衰减速度。在每个迭代周期之后，学习率会乘以衰减率以降低其值。这有助于让模型在训练的后期阶段更加稳定。
- `convergence_epochs`：收敛周期数，指定当模型在连续多少个周期内没有显著改善时，训练过程将被提前终止。这有助于防止模型过拟合或者在训练过程中浪费时间。
- `batch_size`：批次大小，指定每次迭代中用于更新模型参数的样本数量。较大的批次大小可以提高训练速度，但也可能导致模型陷入局部最优解。
- `maximum_epochs`：最大训练周期数，用于指定模型的最大训练时长。当达到最大周期数时，训练过程将被终止，无论模型是否已经收敛。
- `learning_rate_minimum`：学习率下限，用于指定学习率的最小值。如果学习率衰减后的值小于该下限，将使用下限值作为实际学习率。
- `training_split`：训练集拆分比例，用于指定将数据集拆分为训练集和验证集的比例。训练集用于模型参数的更新，而验证集用于评估模型的性能。

这些参数的具体取值应根据具体问题和数据集进行调整。