Keras完全连通，然后是卷积

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的API，可以方便地构建和训练神经网络模型。Keras完全连通是指神经网络中的每个神经元都与下一层的所有神经元相连，也就是每个神经元都与下一层的所有输入相连。

卷积是深度学习中常用的一种操作，它通过在输入数据上滑动一个小的窗口（卷积核）来提取特征。卷积操作可以有效地捕捉输入数据中的空间关系，对于图像、语音等具有空间结构的数据具有很好的效果。

Keras完全连通和卷积在深度学习中有不同的应用场景和优势：

1. Keras完全连通适用于全连接神经网络模型，它可以处理任意维度的输入数据，并且可以学习到输入数据中的复杂非线性关系。Keras提供了丰富的层类型和激活函数，可以灵活地构建各种类型的全连接神经网络。
2. 卷积适用于处理具有空间结构的数据，如图像、语音等。卷积操作可以通过共享权重和局部感受野的方式减少参数数量，提高模型的效率和泛化能力。卷积神经网络（CNN）是基于卷积操作构建的深度学习模型，在图像分类、目标检测、语音识别等领域取得了很大的成功。

对于Keras完全连通和卷积的应用，可以参考以下腾讯云产品和产品介绍链接：

1. 腾讯云AI Lab提供了基于Keras的深度学习平台，可以方便地构建和训练全连接神经网络模型。详情请参考：腾讯云AI Lab
2. 腾讯云AI Lab还提供了基于TensorFlow的深度学习平台，可以支持卷积神经网络的构建和训练。详情请参考：腾讯云AI Lab

总结：Keras完全连通适用于全连接神经网络模型，可以处理任意维度的输入数据；卷积适用于处理具有空间结构的数据，如图像、语音等，通过共享权重和局部感受野的方式提高模型效率和泛化能力。腾讯云提供了基于Keras和TensorFlow的深度学习平台，方便用户构建和训练神经网络模型。