损失不是降低，而是非常高的keras

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的、用户友好的接口，用于构建和训练神经网络模型。Keras的设计目标是使深度学习模型的开发过程更加简单、快速，并且具有高度的灵活性。

Keras的主要特点包括：

1. 简单易用：Keras提供了简洁的API，使得用户可以轻松地定义、训练和评估神经网络模型。它的设计理念是用户友好的，使得即使对深度学习不熟悉的开发者也能够快速上手。
2. 多后端支持：Keras可以在多个深度学习后端上运行，包括TensorFlow、CNTK和Theano。这使得用户可以根据自己的需求选择最适合的后端，并且无需更改代码即可在不同的后端之间切换。
3. 模块化和可扩展性：Keras提供了丰富的模块化组件，包括各种层、激活函数、优化器等，用户可以根据自己的需求自由组合这些组件来构建自己的模型。此外，Keras还支持自定义层和损失函数，使得用户可以方便地扩展框架的功能。
4. 高性能计算：Keras通过与底层深度学习后端的紧密集成，能够充分利用后端的计算能力，实现高效的模型训练和推理。同时，Keras还支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行并行计算，加速模型训练的过程。

Keras在各种深度学习任务中都有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、语音识别、自然语言处理等。它已经成为了深度学习领域中最受欢迎的框架之一。

腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，其中包括云服务器、GPU实例、弹性伸缩等。您可以通过腾讯云的深度学习平台，使用Keras进行模型训练和推理。具体的产品介绍和使用方法，请参考腾讯云的官方文档：腾讯云深度学习平台。