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目录1Keras核心模块介绍01任务Keras核心模块02任务1Keras核心模块介绍1Keras核心模块介绍Keras提供了许多内置的与神经网络相关的功能模块，用户可以方便地调用模块创建Keras模型和Keras层，常用的核心模块有激活函数、损失函数、优化器和正则化器等。2Keras核心模块2Keras核心模块(1)损失函数损失函数也称为目标函数或优化评分函数，诸如均方误差(mean_squared_error,MSE)、平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)，泊松(poisson)等损失函数。损失函数是在模型编译的过程中设置的参数，代码如下所示：2Keras核心模块(2)评估指标评估指标用于评估当前训练模型的性能，常见的评估指标有准确率(Accuracy)、精确度(Precision)和召回率(Recall)等，评估指标也是编译模型时的一个重要参数。示例代码如下：2Keras核心模块(3)优化器优化器，即神经网络优化算法，或梯度下降算法。常见的优化器模块有Adam、SGD等。优化器可以通过改善训练方式，最小化损失值，不断优化模型。2Keras核心模块(4)激活函数激活函数是神经网络中的重要概念，激活函数模块提供了许多激活函数类型，例如softmax、relu等。激活函数可以由单独的激活函数层构建，也可以在构造网络层的时候设置激活函数参数，比如可以在添加全连接层的时候设置激活函数参数：2Keras核心模块(5)回调函数回调函数(Keras.callback)模块是一个函数集合，回调函数用在模型训练阶段，可以使用回调函数查看训练模型的状态，在使用fit()或fit_generator()训练模型时，回调函数就是一个用以访问模型的状态与性能的函数，根据模型状态采取中断训练、保存模型等措施。回调函数模块包括许多内置的函数：①keras.callback.ModelCheckPoint：在训练过程中的不同时间点，保存模型的当前权重；②keras.callback.EarlyStopping：如果验证集上的损失不再改善，则中断训练；③keras.callback.ReduceLROnPlateau：如果验证集上的损失不再改善，可以通过该回调函数降低学习率。2Keras核心模块(6)数据集Keras的数据集模块中集成了许多常用的数据集，在做模型训练时，可以直接调用数据集，比如：①CIFAR-10图像分类数据集②CIFAR-100图像分类数据集③IMDB电影评论情感分类数据集④路透社新闻主题分类数据集⑤MNIST手写字

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