Arguments • x: 输入数据，Numpy 数组或列表（如果模型有多输入）。 • y: 标签，Numpy 数组。 • class_weight: 将类别映射为权重的字典，用于在训练时缩放损失函数。 • sample_weight: 样本权重，Numpy 数组。 返回 标量训练误差（如果模型没有评估指标）或标量列表（如果模型计算其他指标）。属性 model.metrics_names 的偏移量加到标准化的张量上。如果为 False，beta 被忽略。 • scale: 如果为 True，乘以 gamma。如果为 False，gamma 不使用。当下一层为线性层（或者 例如 nn.relu），这可以被禁用，因为缩放将由下一层完成。 • beta_initializer: beta 权重的初始化方法。 • gamma_initializer: gamma 权重的初始化方法。 • moving_mean_initializer: Dropout 是一种 Dropout，它保持输入的平均值和方差与原来的值不变，已在 dropout 之后仍然保证数据的自规范性。通过随机将激活设置为负饱和值，Alpha Dropout 非常适合按比 例缩放的指数线性单元（SELU）。 参数 • rate: float，丢弃概率（与 Dropout 相同）。这个乘性噪声的标准差为 sqrt(rate / (1 - rate))。 • seed:

信息的目标用户。通常是机器人用户。 source 信息的来源用户。通常是发送信息的用户。 time 信息发送的时间，一个UNIX时间戳。 location 一个元组。(纬度, 经度) scale 地图缩放大小 label 地理位置信息 UnknownMessage： name value type ‘unknown’ content 请求的正文部分。标准的XML格式。 Note 如果你不为

LocationMessage LocationMessage的属性： name value type ‘location’ location 一个元组。(纬度, 经度) scale 地图缩放大小 label 地理位置信息 EventMessage EventMessage的属性： name value type ‘subscribe’ ‘unsubscribe’ ‘click’

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LocationMessage LocationMessage 的属性： name value type ‘location’ location 一个元组。(纬度, 经度) scale 地图缩放大小 label 地理位置信息 VoiceMessage VoiceMessage 的属性： name value type ‘voice’ media_id 消息媒体 ID format

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