凯拉斯。基本模型的权重设置为'None'，但存在错误
凯拉斯（Keras）是一个开源的深度学习框架，它是建立在Python之上的高级神经网络API。它提供了一种简单、快速的方式来构建和训练深度学习模型。
凯拉斯的基本模型权重设置为'None'是不正确的，基本模型的权重通常是随机初始化的。在深度学习中，模型的权重是指模型中各个神经元之间的连接权重，这些权重需要通过训练数据进行学习和调整。
凯拉斯的优势包括：
- 简单易用：凯拉斯提供了简洁的API，使得构建深度学习模型变得简单易懂。它的设计理念是用户友好的，使得初学者也能够快速上手。
- 多后端支持：凯拉斯支持多种深度学习后端，包括TensorFlow、Theano和CNTK。这使得用户可以根据自己的需求选择合适的后端，同时也方便了跨平台的开发和部署。
- 强大的扩展性：凯拉斯提供了丰富的模型层和损失函数等组件，同时也支持自定义组件的添加。这使得用户可以根据自己的需求灵活地构建和定制深度学习模型。
- 社区支持：凯拉斯拥有庞大的用户社区，用户可以在社区中获取帮助、分享经验和参与讨论。这为用户提供了一个良好的学习和交流平台。
凯拉斯的应用场景包括图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等各种领域。它已经在许多实际项目中得到了广泛的应用，如图像识别、语音合成、机器翻译等。
腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，其中包括AI引擎、AI推理、AI训练等。您可以访问腾讯云的官方网站了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。
腾讯云深度学习相关产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
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╔════════════════╦════════════╦══════════╗
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╠════════════════╬════════════╬══════════╣
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Epoch 13573/20000
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[...]
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postgresql、google-cloud-platform、google-cloud-storage、google-cloud-run
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如果可能的话，请你给我介绍一些关于这个主题的教程/指南。此外，这种方法的缺点是什么？
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python、h2o
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我也试着忽略了重量。代码仍然在运行，但结果非常不同。如有任何见解，将不胜感激。
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