Epoch 0 - Loss: 36.574472437885824 Epoch 100 - Loss: 0.030855967782900937 Epoch 200 - Loss: 0.0226197717514487 Epoch 300 - Loss: 0.01840856148718281 Epoch 400 - Loss: 0.015602010414969489 Epoch 500 - Loss: 0.01357612106380239 Epoch 600 - Loss: 0.012029287027710892 Epoch 700 - Loss: 0.01082707311663311 Epoch 800 - Loss: 0.009819239353529498 Epoch 900 - Loss: 0.008977264898531814

这也是一个训练神经网络的过程输出，其中包含了每一个 epoch 的训练损失（loss）。与之前的输出不同的是，这个模型的训练损失一开始很大，但随着训练次数的增加，逐渐减小，直到达到一个较小的值。

这个过程表明，模型在初始阶段并没有学习到有效的特征表示，导致预测结果与实际结果之间的差异很大，因此训练损失很大。但随着训练次数的增加，模型学习到了更好的特征表示，使得预测结果与实际结果之间的差异逐渐减小，因此训练损失也逐渐减小。

需要注意的是，训练损失并不一定能够完全反映模型的性能。为了更准确地评估模型的性能，需要在训练结束后使用测试数据进行评估。