1快速构建图像分类模型
- 1导入 Keras 并加载预训练模型（如 ResNet50），或使用 Sequential API 搭建自定义卷积神经网络
- 2编译模型，设置优化器（如 Adam）和损失函数（如 categorical_crossentropy）
- 3使用 model.fit() 在图像数据集上训练模型，并评估准确率
2实现文本情感分析
- 1使用 Keras 的 Tokenizer 和 Embedding 层对文本进行预处理和向量化
- 2构建 LSTM 或 GRU 循环神经网络模型，添加 Dropout 防止过拟合
- 3训练模型并预测文本情感（正面/负面）
3使用预训练模型进行迁移学习
- 1加载 Keras 内置的预训练模型（如 VGG16），设置 include_top=False 以保留特征提取层
- 2冻结基础层，添加自定义全连接层以适应新任务
- 3编译模型并在小数据集上微调，利用 model.fit() 训练并验证性能