append(epoch_loss)

`append(epoch_loss)`是一个Python中列表对象的方法，用于将一个数值或者一个对象添加到列表的末尾。其中，`epoch_loss`代表一个损失函数的值，通常在训练神经网络时用于记录每个epoch（训练轮数）的损失值。通过将每个epoch的损失值添加到一个列表中，我们可以跟踪训练过程中损失函数的变化趋势，以便进行模型的优化和调整。

例如，假设有一个名为`loss_history`的空列表，我们可以在每个epoch结束时使用`append()`方法将当前的损失值添加到该列表中，代码如下：

loss_history = []
for epoch in range(num_epochs):
    # 进行模型训练并计算损失值
    epoch_loss = train_model()
    # 将损失值添加到loss_history列表中
    loss_history.append(epoch_loss)

这样，最后得到的`loss_history`列表就包含了每个epoch的损失函数值，我们可以通过对其进行可视化分析来评估模型的性能和训练效果。