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1. 简述

2. keras基本流程

以手写数字识别为例

1. 定义网络结构

2. 设定损失函数的形式

3. 模型拟合

当batch_size=1时，就是随机梯度下降 Stochastic gradient descent
我们知道Stochastic gradient descent 比 50000个数据一起算要快很多。但是，当batch_size>1，是也会提高运算速度，比如在手写数字识别时，batch_size=10 的最终速度要大于 batch_size=1的速度。为什么？
原因是： GPU 与矩阵运算

如果有GPU，那么batch_size越大，运算得越快。但是batch_size太大，效果可能不会特别好。

4. 模型结果

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