Keras中常用的层类型包括：
Dense层（全连接层）：所有输入与输出都连接在一起，常用于构建神经网络的隐藏层和输出层。
Conv2D层（二维卷积层）：用于图像处理任务，通过卷积操作提取图像特征。
MaxPooling2D层（二维最大池化层）：用于减小特征图的尺寸，减少计算量。
Flatten层（展平层）：将二维特征图展平成一维向量。
Dropout层（随机失活层）：在训练过程中随机丢弃神经元，防止过拟合。
BatchNormalization层（批标准化层）：对每个批次的数据进行标准化，加速收敛，提高模型性能。
LSTM层（长短期记忆网络层）：用于处理序列数据，具有记忆能力，适用于时间序列预测等任务。
Embedding层（嵌入层）：将输入序列转换为密集向量表示，常用于文本处理任务。
Activation层（激活函数层）：对输入数据进行激活操作，如ReLU、sigmoid、softmax等。
Concatenate层（连接层）：将多个输入连接在一起。
这些是在Keras中常用的层类型，可以根据具体任务需求选择适合的层来构建模型。
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