参数：模型根据数据可以自动学习出的变量。如权重，偏差等超参数：根据经验进行设定，会影响到权重和偏置的大小，如迭代次数、隐藏层的层数、每层神经元的个数、学习速率等。batchsize：批大小（批尺寸），在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本进行`训练。iteration：(迭代)，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 =

解决方法：1.labelImg软件安装路径中不能出现中文路径，如果出现，换个英文的路径,(一般这样情况比较多)。2.进入到C:\Users\Administrator，将.labelImgSettings.pkl文件删除，重新运行即可。（找不到可以目录下进行搜索）3：使用anaconda prompt终端依次执行以下命令pip install PyQt5 -i https://pypi.tuna.

神经网络的发展大致经过五个阶段。第一阶段：模型提出在1943年，心理学家Warren McCulloch和数学家Walter Pitts和最早描述了一种理想化的人工神经网络，并构建了一种基于简单逻辑运算的计算机制。他们提出的神经网络模型称为MP模型。阿兰·图灵在1948年的论文中描述了一种“B型图灵机”。(赫布型学习)1951年，McCulloch和Pitts的学生Marvin Minsky建造了