第四章：AI大模型的主流框架 4.3 Keras

1.背景介绍

1. 背景介绍

Keras是一个开源的深度学习框架，基于Python编写，可以用于构建和训练神经网络。它简单易用，具有高度可扩展性，可以与其他深度学习框架（如TensorFlow、Theano和CNTK）一起工作。Keras被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。

Keras的设计目标是使深度学习更加易于使用和可扩展。它提供了简单的API，使得研究人员和工程师可以快速构建、训练和评估神经网络模型。Keras还支持多种优化算法，如梯度下降、Adam等，以及多种激活函数，如ReLU、Sigmoid等。

在本章中，我们将深入探讨Keras的核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和工具推荐。

2. 核心概念与联系

Keras的核心概念包括：

• 模型：Keras中的模型是一个神经网络的定义，包括层、连接、激活函数等组件。
• 层：Keras中的层是神经网络的基本单元，可以是卷积层、全连接层、Dropout层等。
• 连接：连接是层之间的连接，用于传递数据和梯度。
• 激活函数：激活函数是层的输出函数，用于引入非线性。
• 优化器：优化器是用于更新模型参数的算法，如梯度下降、Adam等。
• 损失函数：损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的差距，如均方误差、交叉熵等。

Keras与其他深度学习框架的联系如下：