Keras，二进制分割，增加损失函数的权重

Keras是一个开源的深度学习框架，它是基于Python语言编写的，提供了简洁易用的API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单快捷。Keras具有高度模块化的设计，可以方便地搭建各种类型的神经网络模型。

二进制分割（Binary Segmentation）是图像分割的一种方法，其目标是将图像中的目标对象与背景进行分离。二进制分割将图像中的每个像素点标记为目标或背景，形成一个二值图像。这种分割方法常用于计算机视觉领域的图像分析、目标检测和图像识别等任务。

增加损失函数的权重是在训练神经网络模型时，通过调整不同损失函数的权重来平衡各个损失函数的重要性。损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，而权重则决定了每个损失函数对模型训练的贡献程度。通过增加某个损失函数的权重，可以使得模型更加关注该损失函数，从而提高模型在特定任务上的性能。

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2. 腾讯云图像分析（Image Processing）：提供了图像分析和处理的能力，包括图像识别、图像分割等功能。详情请参考：腾讯云图像分析
3. 腾讯云云服务器（CVM）：提供了高性能、可扩展的云服务器实例，可用于搭建和部署深度学习模型。详情请参考：腾讯云云服务器

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