怎么理解下面代码
X = np.random.randint(0, 5, size=(500, 500)) # X:数据集的样本特征,共有有效数据500条,每条数据500个特征
y = np.random.randint(0, 1, size=(1, 500)) # y:数据集的样本标签,500条有效数据，每条对应一个标签，共有500个标签
# 本函数为权重参数初始化函数
# 自行决定初始化参数的方式（例如：全零初始化，随机初始化等）
def initial_parameters(in_, out_):
"""
in_ : 输入层神经元个数
out_: 输出层神经元个数
w: 权重参数weights
b: 偏置参数bias
设计思路:w,b的规模应当满足前向传播计算中矩阵乘法的计算要求
"""
parameters = {
'w' = w,
'b' = b
}
return parameters # 该函数返回初始化好的权重参数字典
# 本函数为前向传播输出预测值
# 本函数实现对字典的更新即可，无需返回值
def feed_forward(parameters, X):
"""
parameters: 参数字典,即初始化的权重参数
X: 输入值
y_pred: 预测值
设计思路:利用参数字典中的w,b和输入值X，先进性线性变换，再进行激活，完成前向传播。将得到的y_pred添加保存至参数字典中。
"""
# 本函数为反向传播求梯度
# 通过链式法则求出梯度
def gradient(parameters, X, y):
"""
parameters: 参数字典
X: 输入数据
y: 输入数据
dw: 权重参数的梯度
db: 偏置参数的梯度
设计思路:通过链式法则，得到w,b对损失函数的偏导数，得出dw,db。
"""
grad = {
'dw' = dw,
'db' = db
}
return grad # 该函数返回通过反向传播求出的梯度字典
# 本函数为使用梯度下降法更新权重参数
# 所用梯度为经反向传播求得的梯度
def update(grad, parameters, lr):
"""
grad: 通过反向传播求出的梯度,保存了当前的dw,db
parameters: 参数字典,保存了当前的w,b
lr: 学习率,影响梯度下降的速度
"""
return parameters # 该函数返回更新后的参数字典```
