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文档简介

第2章Keras深度学习通用流程教案课程名称：Keras与深度学习实战课程类别：专业任选课程适用专业：信息与计算科学总学时：48学时总学分：3.0学分本章学时：14学时材料清单《Keras与深度学习实战》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标以手写数字识别实例，学习理解和掌握深度学习的通用流程。而后介绍数据加载与预处理的函数常用参数及其说明。接着介绍选择合适的模型结构以及优化算法构建网络。列举常用的优化器和损失函数。紧接着阐述模型训练和性能评估。最后介绍3种模型的保存与加载方法。基本要求（1）熟悉Keras实现深度学习的流程。（2）掌握利用Keras加载与预处理数据的常用方法。（3）掌握利用Keras构建基本神经网络的方法。（4）掌握利用Keras设置优化器和损失函数的方法。（5）掌握利用Keras评估神经网络性能的方法。（6）掌握利用Keras保存与加载神经网络模型的方法。问题引导性提问Keras深度学习通用流程中的第一步是什么？构建一个Keras深度学习模型需要哪些关键组件？在Keras中，如何加载和准备数据集以供模型训练？探究性问题在数据预处理阶段，常用的技术有哪些，它们对模型的训练性能有何影响？如何理解分批训练神经网络？Keras提供了哪些内置的深度学习模型架构？Keras深度学习通用流程中的模型编译步骤的作用是什么？为什么需要选择损失函数和优化器？拓展性问题除了训练模型，你认为在Keras中还有哪些重要的任务或方法可以进一步探索和研究？在模型训练过程中，有哪些常见的调试技巧可以帮助我们识别和解决问题？Keras深度学习通用流程中的模型评估和预测阶段，你觉得如何选择适当的评估指标可以提高模型的效果？主要知识点、重点与难点主要知识点深度学习的通用流程。数据加载与预处理的函数常用参数及其说明。选择合适的模型结构构建网络。选择合适的优化器和损失函数训练网络。利用Keras进行模型调整和性能评估。模型的保存与加载方法。重点数据加载与预处理。利用核心层构建神经网络。设置优化器和损失函数训练网络。对网络进行性能监控和回调检查难点利用核心层构建神经网络。教学过程设计理论教学过程深度学习的通用流程。数据加载与预处理的函数常用参数及其说明。常用的优化器和损失函数。模型训练和评估。模型的保存与加载方法。实验教学过程安装Python、Keras和相关依赖库，确保环境配置正确。准备和加载数据集，如图像分类中的MNIST数据集等。教材与参考资料教材黄可坤，张良均．Keras与深度学习实战[M]．北京：人民邮电出版社，2023．参考资料[1] 陈屹，神经网络与深度学习实战：Python+Keras+TensorFlow[M].北京：机械工业出版社，2019.[2] 邱锡鹏，神经网络与深度学

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