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目录1Keras概述01任务Keras特点02任务1Keras概述1Keras概述前面我们介绍过深度学习的相关概念，深度学习是机器学习框架的主要子领域之一，其主要方法核心是人工神经网络。深度学习由Theano、TensorFlow、Caffe、MXNet等各种深度学习框架支持，而Keras是功能强大且易于使用的深度学习框架之一，Keras框架建立在TensorFlow等流行的深度学习框架的基础上，旨在快速定义深度学习模型，使创建深度学习模型更为简单。2Keras特点2Keras特点Keras提供了一种简洁的方法来创建基于TensorFlow或Theano的深度学习模型，并运用了各种优化技术使神经网络API调用变得轻松高效。Keras框架具有以下功能特点：（1）用户友好Keras是专门为用户而设计的API；把用户体验放在首要位置，提供统一且易懂的API，将常见用例所需的用户操作简单化；在用户操作错误时提供清晰的说明和反馈。2Keras特点（2）模块化网络模型是由一系列独立的、完全可配置的模块组成的序列；在keras中，常见的模块有神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法等；根据所需的功能模块，可以将这些模块以尽可能少的限制组合在一起构建新模型。2Keras特点（3）易扩展性使用keras创建的模型，可以增加或删除模块，以提升模型的性能，新的模块是很容易添加的。由于能够轻松地创建可以提高模型性能的新模块，Keras更加适合高级学术研究。2Keras特点（4）基于Python实现Keras没有特定格式的单独配置文件，模块是用Python
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