Keras的核心組件包括：
模型（Model）：用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類，可以是序貫?zāi)Ｐ停⊿equential）或者函數(shù)式模型（Functional）。
層（Layers）：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本構(gòu)建單元，可以是全連接層、卷積層、池化層等。
損失函數(shù)（Loss functions）：用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)標(biāo)簽之間的差異的函數(shù)，常見的損失函數(shù)包括均方誤差、交叉熵等。
優(yōu)化器（Optimizers）：用于更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以最小化損失函數(shù)的算法，常見的優(yōu)化器包括隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adam等。
評(píng)估指標(biāo)（Metrics）：用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等。
數(shù)據(jù)集（Datasets）：用于加載和處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)的類。
回調(diào)函數(shù)（Callbacks）：用于在訓(xùn)練過程中監(jiān)控模型性能并進(jìn)行相應(yīng)的操作，如提前終止訓(xùn)練、保存模型等。
預(yù)處理層（Preprocessing layers）：用于對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的層，如標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化等。
模型保存與加載（Model saving and loading）：用于保存訓(xùn)練好的模型權(quán)重和結(jié)構(gòu)，并在需要時(shí)加載模型。
各種實(shí)用工具函數(shù)和類：如模型容器、序列化和反序列化工具、圖像處理工具等。
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