1、符号计算
Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。

符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里面没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流，从而形成输出值。

2、张量

规模最小的张量是0阶张量，即标量，也就是一个数。当我们把一些数有序的排列起来，就形成了1阶张量，也就是一个向量如果我们继续把一组向量有序的排列起来，就形成了2阶张量，也就是一个矩阵把矩阵摞起来，就是3阶张量，我们可以称为一个立方体，具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体把立方体摞起来，好吧这次我们真的没有给它起别名了，就叫4阶张量了，不要去试图想像4阶张量是什么样子，它就是个数学上的概念。

张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是[1,3]，[2,4]两个向量。

3、data_format

在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（高为16宽为32）彩色图表示为下面这种形式（100,3,16,32），Caffe采取的也是这种方式。第0个维度是样本维，代表样本的数目，第1个维度是通道维，代表颜色通道数。后面两个就是高和宽了。这种theano风格的数据组织方法，海外实习称为“channels_first”，即通道维靠前。

而TensorFlow，的表达形式是（100,16,32,3），即把通道维放在了最后，这种数据组织方式称为“channels_last”。

4、函数式模型

一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。

另一种函数式模型称作Functional，但它的类名是Model，因此我们有时候也用Model来代表函数式模型。雅思托福换算函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Sequential）只是它的一种特殊情况。

5、batch

深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。

第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch
gradient descent，批梯度下降。

另一种，每随机看一组数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient
descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient
decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。

基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以Keras的模块中经常会出现batch_size，就是指这个。

顺便说一句，Keras中用的优化器SGD是stochastic gradient
descent的缩写，但不代表是一个样本就更新一回，还是基于mini-batch的。

6、epochs
epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次。