解释下面这段代码# lr = 0.001 # batch_size = 4 model_dnn.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer =adam_v2.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08), metrics = ['accuracy'])

这段代码是在使用Keras框架中编译一个DNN模型，其中：

- `lr = 0.001` 表示学习率为 0.001，即在每次参数更新时，参数沿着梯度的反方向移动的大小。
- `batch_size = 4` 表示每次训练模型的时候，使用的样本数量为 4，也就是每次训练时会将4个样本作为一个 batch 输入到模型中进行训练。
- `model_dnn.compile` 是用来编译模型的函数，其中 `loss = 'binary_crossentropy'` 表示使用二元交叉熵作为损失函数， `optimizer =adam_v2.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)` 表示使用 Adam 优化器进行模型训练，`metrics = ['accuracy']` 表示在训练过程中监控模型的准确率指标。