我能用keras构建一个单类cnn吗？

是的，您可以使用Keras构建一个单类CNN（卷积神经网络）模型。

Keras是一个高级神经网络API，它可以在后端使用不同的深度学习框架（如TensorFlow、Theano、CNTK）进行计算。它提供了简单易用的接口，使得构建和训练神经网络变得更加方便。

CNN是一种常用的深度学习模型，特别适用于图像识别和计算机视觉任务。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像特征并进行分类。

要构建一个单类CNN模型，您需要定义模型的结构和参数。通常，一个CNN模型由多个卷积层和池化层交替堆叠而成，最后连接全连接层进行分类。您可以使用Keras提供的Conv2D、MaxPooling2D和Dense等层来构建模型。

以下是一个简单的单类CNN模型的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

在上述代码中，我们定义了一个包含多个卷积层和池化层的CNN模型。模型的输入是64x64像素的彩色图像，输出是一个二分类结果。我们使用了ReLU激活函数和sigmoid激活函数来增加模型的非线性能力。模型使用adam优化器和二分类交叉熵损失函数进行训练。

对于单类CNN的应用场景，它可以用于图像二分类问题，例如图像中的目标检测、图像识别等任务。

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请注意，本回答仅供参考，具体的模型设计和参数设置应根据实际情况进行调整。