作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Keras是一个基于Theano或TensorFlow之上的一个高级神经网络API，它可以帮助我们方便地构建、训练和部署深度学习模型。在日常的机器学习开发和应用中，我们经常需要用到深度学习模型，但是很多时候我们并不会亲自编写代码实现复杂的神经网络模型，而是依赖于开源社区提供的高级工具包，如Tensorflow、Pytorch等。因此，掌握这些框架对于我们的深度学习实践工作也至关重要。 本文将会以Keras作为代表框架，分享一些我认为在实际项目应用中最常用的模型训练技巧及相应的代码实现。希望能够帮助到大家解决实际中的问题和提升自己的编程水平。
2.基本概念和术语说明
首先，我们应该清楚Keras的基本概念和相关术语，包括如下几方面：
Sequential模型：这是一种基本的模型结构，它可以把多个层级按顺序堆叠起来，每一层级都跟前一层级相连。这种模型往往用于处理顺序数据，比如文本分类、序列标注等任务。
Functional模型：这是一种比较复杂的模型结构，它可以让模型的各个层级之间进行交互连接，从而实现更丰富的功能和灵活性。这种模型可以处理任意类型的输入，比如图像分类、多标签分类、对象检测等任务。
Layers和Models：Layers是Keras中最基本的组成单元，它可以是Dense、Convolutional、Pooling、Dropout、Embedding等。Models则是由多个Layers构成的一个整体模型，可以通过compile方法配置优化器、损失函数和评估指标等。
Tensorflow backend：它是Keras对计算图模型的底层支持&#x