告诉我下面代码含义def train_fc_network(model, signals, angles, batch_size, num_epochs): model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x=signals, y=angles, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs)

这段代码定义了一个函数 `train_fc_network`，用于训练一个全连接神经网络模型。具体含义如下：

- `model`：传入的神经网络模型；
- `signals`：训练数据集，包含输入信号；
- `angles`：训练数据集，包含期望的输出角度；
- `batch_size`：每次训练的样本数；
- `num_epochs`：训练的轮数。

在函数中，首先通过 `model.compile` 函数编译模型，使用 Adam 优化器和交叉熵作为损失函数。然后使用 `model.fit` 函数对模型进行训练，将输入信号和期望的输出角度作为训练数据，指定每次训练的样本数和训练的轮数。