作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 为什么要写这篇文章？
Keras是一个基于Python编写的开源深度学习库，是一个高级的、灵活的、友好的接口。Keras可以帮助开发者们更方便地实现神经网络模型的搭建、训练、优化等过程，从而极大地提升深度学习开发效率。然而，作为一个深度学习框架，它自身的内部机制还不是那么容易理解。因此，这篇文章希望能通过入门教程的方式，带领大家快速上手Keras，并在其中找到解决实际问题的方法。同时，我们将结合不同类型的问题，以示例的方式向读者展示如何利用Keras进行深度学习的各个方面。最后，我们也会尝试回答一些读者可能存在的疑惑，并分享一些Keras的相关资源供大家参考。这篇文章不仅可以帮助新手学习Keras的正确使用方法，也可以作为中高级工程师深入了解Keras的资料，为深度学习项目提供指导和参考。
1.2 作者介绍
作者目前就职于腾讯AI Lab，专注于深度学习系统的研发。他曾多年从事图像处理、机器视觉、语音识别领域的研发工作，对计算机视觉、自然语言处理等领域的机器学习算法有深入的研究。现如今，他的研究方向偏向于计算机视觉，并一直致力于探索如何通过智能化的方法来改进人类生活。
1.3 目录结构
- Chapter 1 模型构建和训练的基本知识
- 1.1 TensorFlow与Keras
- 1.2 模型构建的基本流程
- 1.3 模型训练过程的基本原则
- 1.4 数据集划分、批次大小、数据增强方法
- 1.5 激活函数与正则化方法
- 1.6 编译参数设置
- 1.7 模型保存与加