神经网络是现代机器学习的基础之一，而深度神经网络是目前最为流行和广泛应用的一种神经网络。
深度神经网络的训练过程中需要进行参数调优，以达到更好的预测性能。在本文中，我们将介绍如何使用Python keras进行深度神经网络的参数调优。
- 数据集准备
在进行神经网络的参数调优之前，我们需要准备好一个适当的数据集。数据集应该具有充足的数据量和代表性。
在这里，我们将使用keras自带的MNIST数据集作为例子。
from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train &#