1、残差连接是目前常用的组件，解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。
通常，在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。
from keras import layers
x = ...
y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x)
y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y)
y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y)
# 形状不同，要做线性变换：
residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x) # 使用 1×1 卷积，将 x 线性下采样为与 y 具有相同的形状
y = layers.add([y, residual])
2、标准化用于使模型看到的不同样本更相似，有助于模型的优化和泛化。
# Conv
conv_model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'))
conv_model.add(layers.BatchNormalization())
# Dense
dense_model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
dense_model.add(layers.BatchNormalization())
3、深度可分离卷积层，在Keras中被称为SeparableConv2D，其功能与普通Conv2D相同。
但是SeparableConv2D比Conv2D轻，训练快，精度高。
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras import layers
height = 64
width = 64
channels = 3
num_classes = 10
model = Sequential()
model.add(layers.SeparableConv2D(32, 3,activation='relu',input_shape=(height, width, channels,)))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D(2))
model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))
model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))
model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
Counter实例扩展：
from collections import Counter
list1 = ['a','b','c',23,23,'a','d','b','e']
counter1 = Counter(list1)
print(counter1)
print(counter1['a'])
#1.1.1统计不同单词的数目
print(len(set(list1)))
#1.1.2对统计结果进行分组 下面的方法表示分为4组，不填默认全部分组，以列表
#存储，里面元素是tuple对象
print(counter1.most_common(4))
#1.1.3 elements()获取Counter()生成对象的所有键名，重复的几个会全部打印
# 该方法返回一个迭代器对象
keylist = counter1.elements()
print(keylist)
print(list(keylist))
#1.1.4 update(x) 更新计数器 把x的内容加入到原来计数器中
#x可以作为字符串，列表，元组，集合，但是不能作为字典，纯数字，否则报错
list2 = ['a','d','f','q',2,3,2,3,4]
print(counter1)
counter1.update(list2)
print(counter1)
#1.1.5 substract(x) 更新计数器 把x代表的次数减少1，默认减少1,(通过字典形式指定一次减少的个数)
#，不存在则减为-1，依次减，作用与update()相反
counter1.subtract('a')
print(counter1)
counter1.subtract(['a','b',2])
print(counter1)
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