Keras是一个高效且用户友好的深度学习框架，广泛应用于Python机器学习领域。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过Keras快速构建和训练模型。以下是关键知识点梳理：
🧠 核心概念速览
- 模型构建：使用
Sequential或Functional API搭建网络层模型结构 - 层类型：Dense（全连接）、Conv2D（卷积）、LSTM（循环）等
- 编译配置：指定优化器（如Adam）、损失函数（如categorical_crossentropy）和评估指标
- 训练流程：通过
.fit()方法进行批量训练，支持回调函数监控过程
🛠 实战案例推荐
- 图像分类图像识别
使用MNIST或CIFAR-10数据集，尝试构建CNN模型 - 文本生成文本生成
基于LSTM的序列预测示例 - 强化学习强化学习
与TensorFlow结合的DQN算法实现
🌐 学习资源扩展
⚠️ 提示：Keras 3.0已全面支持TensorFlow 2.x，建议使用最新版本提升开发效率！