解释一下代码def train_model(train_data, dev_data, model, lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=False, n_epochs=100): """Train a model for N epochs given data and hyper-params.""" # We optimize with SGD optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, momentum=momentum, nesterov=nesterov) losses = [] accuracies = [] val_losses = [] val_accuracies = [] for epoch in range(1, n_epochs + 1): print("-------------\nEpoch {}:\n".format(epoch)) # Run **training*** loss, acc = run_epoch(train_data, model.train(), optimizer) print('Train | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(loss, acc)) losses.append(loss) accuracies.append(acc) # Run **validation** val_loss, val_acc = run_epoch(dev_data, model.eval(), optimizer) print('Valid | loss: {:.6f} accuracy: {:.6f}'.format(val_loss, val_acc)) val_losses.append(val_loss) val_accuracies.append(val_acc) # Save model path = './cifar_net.pth' torch.save(model.state_dict(), path) return losses,accuracies,val_losses,val_accuracies

这是一段 Python 代码，函数名为 train_model，它的功能是给定训练数据、开发数据、模型和超参数，对模型进行 N 轮训练。其中 N 由 n_epochs 控制。这个函数有四个参数：

1. train_data - 训练数据
2. dev_data - 开发数据
3. model - 模型
4. lr - 学习率，指定训练中每次迭代对权重的更新幅度
5. momentum - 动量项，指定权重更新时历史梯度的影响程度
6. nesterov - 是否使用 Nesterov momentum。如果使用，则在计算梯度时，先根据当前速度预测下一步的位置，再计算梯度
7. n_epochs - 训练轮数，即模型需要迭代的次数。

相关问题

sgd = SGD(lr=0.01, nesterov=True, decay=1e-6, momentum=0.9)

这是一行使用 Keras 框架中 stochastic gradient descent (随机梯度下降)的代码，其中 lr 参数表示学习率大小， nesterov 参数表示是否要使用 Nesterov 动量，decay 参数表示学习率的衰减因子，momentum 参数表示动量因子大小。如果需要更了解这段代码的详细信息，可以查阅 Keras 框架手册中对 SGD 类的相关说明。

sgd_experimental(lr=0.005, lr_decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier()里的什么参数

sgd_experimental(lr=0.005, lr_decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)相当于SGDClassifier()里的以下参数：

- learning_rate='constant'
- eta0=0.005
- learning_rate_init=0.005
- power_t=0.5
- alpha=0.0001
- l1_ratio=0.15
- fit_intercept=True
- max_iter=None
- tol=0.001
- shuffle=True
- verbose=0
- epsilon=0.1
- n_jobs=None
- random_state=None
- early_stopping=False
- validation_fraction=0.1
- n_iter_no_change=5
- class_weight=None
- warm_start=False
- average=False
- momentum=0.9
- nesterovs_momentum=True
- lr_decay=1e-6