!33786 fix chinese api docs in nn

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docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.ConfusionMatrix.rst

@@ -7,10 +7,10 @@ mindspore.nn.ConfusionMatrix
 
     如果您只想使用混淆矩阵，请使用该类。如果想计算"PPV"、"TPR"、"TNR"等，请使用'mindspore.nn.ConfusionMatrixMetric'类。
 
-    **参数：** 
+    **参数：**
 
     - **num_classes** (int) - 数据集中的类别数量。
-    - **normalize** (str) - 计算ConfsMatrix的参数支持四种归一化模式，默认值：None。
+    - **normalize** (str) - 计算ConfsMatrix的参数支持四种归一化模式，默认值：'no_norm'。
 
       - **"no_norm"** (None)：不使用标准化。
       - **"target"** (str)：基于目标值的标准化。
@@ -35,7 +35,7 @@ mindspore.nn.ConfusionMatrix
 
         使用y_pred和y更新内部评估结果。
 
-        **参数：** 
+        **参数：**
 
         - ***inputs** (tuple) - 输入 `y_pred` 和 `y` 。 `y_pred` 和 `y` 是 `Tensor` 、列表或数组。
           `y_pred` 是预测值， `y` 是真实值， `y_pred` 的shape是 :math:`(N, C, ...)` 或 :math:`(N, ...)` ， `y` 的shape是 :math:`(N, ...)` 。
@@ -44,4 +44,3 @@ mindspore.nn.ConfusionMatrix
 
         - **ValueError** - 输入参数的数量不等于2。
         - **ValueError** - 如果预测值和标签的维度不一致。
-        

docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.inverse_decay_lr.rst

@@ -29,5 +29,5 @@ mindspore.nn.inverse_decay_lr
 
     - **TypeError** - `total_step` 或 `step_per_epoch` 或 `decay_epoch` 不是int。
     - **TypeError** - `is_stair` 不是bool。
-    - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。
+    - **TypeError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。
     - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 小于等于0。

docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.natural_exp_decay_lr.rst

@@ -29,5 +29,5 @@ mindspore.nn.natural_exp_decay_lr
 
     - **TypeError** - `total_step` 或 `step_per_epoch` 或 `decay_epoch` 不是int。
     - **TypeError** - `is_stair` 不是bool。
-    - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。
+    - **TypeError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 不是float。
     - **ValueError** - `learning_rate` 或 `decay_rate` 小于等于0。

docs/api/api_python/nn/mindspore.nn.piecewise_constant_lr.rst

@@ -18,7 +18,7 @@ mindspore.nn.piecewise_constant_lr
 
     **返回：**
 
-    list[float]。列表的大小为 :math:`MN`。
+    list[float]。列表的大小为 :math:`M_N`。
 
     **异常：**