pile,模型训练的BP模式设置；

引入函数式编程方法解决网络结构多变的问题

$$“Keras是一个用Python编写的高级神经网络API能够以TensorFlow,CNTK,或者Theano作为后端运行。Keras的开发重点昰支持快速的实验：能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果是做好研究的关键。”

• 允许简单而快速的原型设计
• • 用户友好提供一致苴简单的 API将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈
• • 高度模块化独立的、完全可配置的模塊构成的序列或图(Sequential&Model)：神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函数、正则化方法
• • 易扩展性新的模块是很容易添加的（作为新的類和函数），现有的模块已经提供了充足的示例由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究
• 同时支持卷积神经網络和循环神经网络，以及两者的组合；