22、深度学习：Keras与卷积神经网络的应用

深度学习：Keras与卷积神经网络的应用

1. Keras的深入使用

Keras提供了多种不同的工作流程，基于复杂度逐步披露的原则，这些流程可以很好地相互协作。以下是一些使用Keras的关键要点：
- 模型构建方式 ：可以通过Sequential类、Functional API或继承Model类来构建模型，大多数情况下会使用Functional API。
- 模型训练与评估 ：最简单的方法是使用默认的fit()和evaluate()方法。
- 回调函数 ：Keras回调函数可以在调用fit()时简单地监控模型，并根据模型状态自动采取行动。
- 自定义训练步骤 ：可以通过重写train_step()方法完全控制fit()的行为。
- 自定义训练循环 ：也可以完全从头编写自己的训练循环，这对于实现全新训练算法的研究人员很有用。

以下是一个使用Keras构建自定义模型的示例代码：

import tensorflow.keras as keras
from tensorflow.keras import layers

inputs = keras.Input(shape=(28 * 28,))
features = layers.Dense(512, activation="relu")(inputs)
features = layers.Dropout(0.5)(features)
ou