在深度学习的世界里，Keras.layers 是构建神经网络的重要工具箱！今天来聊聊这些神奇的层吧~ 😊

首先，Dense 层是全连接层，它将每个输入节点与输出节点相连，适合处理经典的数据集，比如图像分类任务。✨

接着是 Conv2D 层，专门用于处理二维数据（如图片），通过卷积核提取特征，让模型学会识别边缘、纹理等细节。📸

然后是 LSTM 层 和 GRU 层，它们为序列数据而生，擅长捕捉时间依赖关系，特别适合自然语言处理和语音识别任务。💬

还有 Dropout 层，它是防止过拟合的高手，通过随机丢弃部分神经元，帮助模型更稳健地学习。💪

最后别忘了 BatchNormalization 层，它能加速训练过程并稳定模型表现，简直是训练的得力助手！⚡️

掌握这些层，你就能搭建强大的神经网络啦！快来试试吧！🚀