TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。...

机器学习中的路透社数据集是一个非常常用的数据集，它包含来自新闻专线的文本数据，主要用于文本分类任务。这个数据集是由路透社新闻机构提供的，包含了大量的新闻文章，共计22类分类标签。...

Python深度学习-深入理解Keras：Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。

MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集，由美国国家标准技术研究所（NIST）收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像，每张图像都是28x28像素大小的，灰度模式。...

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可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本，10000个测试样本；数据集是四维的。

之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的，而且网络都是层的线性叠加。但是在实际情况下，有些网络需要多个独立的输入，有些网络需要多个输出；而且有些层之间具有内部分支。...

本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类

深度学习模型通常具有许多可以调整的超参数，例如学习率、批次大小、隐藏层数、神经元数量及优化器等。为了在给定的任务和数据集上获得模型的最佳性能，我们需要找到在模型中使用的最佳超参数值。搜索最佳超参数组合的过...

tf2集成的keras非常好用，对一些简单的模型可以快速搭建，下面以经典mnist数据集为例，做一个demo，展示一些常用的方法