根据以下内容绘制流程图：1. 安装包来计算黑森矩阵； 2. 导入需要的库； 3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥； 4. 获取预先训练的检查点； 5. 加在预训练检查点和训练数据： ① 定义计算梯度范数的函数； ② 定义计算最小比率的函数； 6. 获得实验结果

graph TD;
A[安装包来计算黑森矩阵] --> B[导入需要的库];
B --> C[定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥];
C --> D[获取预先训练的检查点];
D --> E[加在预训练检查点和训练数据];
E --> F[定义计算梯度范数的函数];
E --> G[定义计算最小比率的函数];
F --> H[获得实验结果];
G --> H;

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根据以下内容绘图：1. 安装包来计算黑森矩阵； 2. 导入需要的库； 3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥； 4. 获取预先训练的检查点； 5. 加在预训练检查点和训练数据： ① 定义计算梯度范数的函数； ② 定义计算最小比率的函数； 6. 获得实验结果

抱歉，我无法直接绘制图形。但是，我可以为您解释这些步骤背后的含义。

1. 安装包来计算黑森矩阵：黑森矩阵是用于优化算法中的二阶导数矩阵，可以提供更准确的梯度信息。在这个步骤中，我们需要安装一个计算黑森矩阵的包。

2. 导入需要的库：我们需要导入一些Python库来实现我们的模型，比如TensorFlow、NumPy和Matplotlib等。

3. 定义NN模型：𝑓(𝑥)=sin(5𝜋𝑥)5𝜋𝑥；这是我们要训练的神经网络模型的定义。它是一个简单的正弦函数，我们将使用它来演示如何训练一个神经网络模型。

4. 获取预先训练的检查点：在训练神经网络模型之前，我们可以使用预先训练的检查点来初始化模型的权重和偏差。

5. 加在预训练检查点和训练数据：在这个步骤中，我们需要定义两个函数，一个用于计算梯度范数，另一个用于计算最小比率。这些函数将在训练过程中使用。

6. 获得实验结果：在训练过程结束后，我们可以获得实验结果，例如模型的准确性和损失函数的值。这些结果可以用于评估我们的模型的性能。