训练好的神经网络的模型文件，其实保存了神经网络学习到的“知识”和“经验”。用大白话来说，它主要保存了以下几类信息：

网络结构：这就像是神经网络的“骨架”或者“蓝图”，告诉计算机这个神经网络有哪些层，每一层有多少神经元，以及它们之间是如何连接的。比如，一个神经网络可能有三层，第一层有10个神经元，第二层有20个，第三层有1个。这就是模型文件要保存的网络结构信息。
权重和偏置：这些就像是神经网络的“记忆”。在训练过程中，神经网络会不断地调整这些权重和偏置，以便更好地识别和分类输入数据。模型文件会保存这些调整后的权重和偏置，这样下次使用模型时，就不需要重新训练，直接使用这些保存好的权重和偏置就可以了。
其他设置和参数：除了上述的主要信息外，模型文件还可能保存一些其他的设置和参数，比如学习率、优化算法等。这些参数在训练过程中也很重要，但它们不像权重和偏置那样直接影响模型的输出。

举个例子，假设我们训练了一个识别猫的神经网络。这个神经网络通过学习大量的猫的图片，学会了如何识别猫。训练完成后，模型文件会保存这个神经网络的结构（比如有多少层，每层有多少神经元），以及它学习到的权重和偏置（这些权重和偏置告诉神经网络如何根据图片的像素值来判断是不是猫）。这样，下次当我们有一张新的图片想要识别是不是猫时，我们就可以直接使用这个保存好的模型文件，而不需要重新训练整个神经网络了。

简而言之，训练好的神经网络的模型文件就像是神经网络的“知识库”，保存了神经网络学习到的所有重要信息，以便将来能够快速地做出预测或分类。