Keras 是一个高级神经网络API，能够以用户友好的方式构建和训练神经网络。在这个教程中，我们将深入探讨 Keras 的高级特性。

高级特性

  1. 自定义层：Keras 允许你创建自定义层，以实现特定的网络结构或算法。
  2. 回调函数：使用回调函数，可以在训练过程中执行自定义操作，如模型保存、学习率调整等。
  3. 预训练模型：Keras 提供了预训练模型，可以直接用于迁移学习，提高模型的性能。

示例代码

以下是一个自定义层的示例：

from keras.layers import Layer

class MyCustomLayer(Layer):
    def __init__(self):
        super(MyCustomLayer, self).__init__()

    def build(self, input_shape):
        # 初始化权重
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[1],),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)

    def call(self, inputs):
        # 执行自定义操作
        return inputs * self.kernel

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 的信息，请访问我们的 Keras 入门教程。

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神经网络结构图

neural_network_structure