* 單詞序列可以編碼為二進制向量，但也有其他編碼方式
* 帶有`relu`激活的`Dense`層堆疊，可以解決很多種問題（包括情感分類），你可能會經常用到這種模型。
* 對于二分類問題的 sigmoid 標量輸出，你應該使用`binary_crossentropy`損失函數
* `rmsprop`優化器通常都是足夠好的選擇
* 模型最終會過擬合
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* 數據轉換成張量
* 配置神經網絡
* 用`fit`開始訓練
* `evaluate`精度查看#暫定
* `predict`生成預測結果
- 基礎
- 張量tensor
- 整數序列（列表）=>張量
- 張量運算
- 張量運算的幾何解釋
- 層：深度學習的基礎組件
- 模型：層構成的網絡
- 訓練循環 （training loop）
- 數據類型與層類型、keras
- Keras
- Keras 開發
- Keras使用本地數據
- fit、predict、evaluate
- K 折 交叉驗證
- 二分類問題-基于梯度的優化-訓練
- relu運算
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- 損失函數與優化器：配置學習過程的關鍵
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