Keras中常用的層類型包括：
Dense層（全連接層）：所有輸入與輸出都連接在一起，常用于構建神經網絡的隱藏層和輸出層。
Conv2D層（二維卷積層）：用于圖像處理任務，通過卷積操作提取圖像特征。
MaxPooling2D層（二維最大池化層）：用于減小特征圖的尺寸，減少計算量。
Flatten層（展平層）：將二維特征圖展平成一維向量。
Dropout層（隨機失活層）：在訓練過程中隨機丟棄神經元，防止過擬合。
BatchNormalization層（批標準化層）：對每個批次的數據進行標準化，加速收斂，提高模型性能。
LSTM層（長短期記憶網絡層）：用于處理序列數據，具有記憶能力，適用于時間序列預測等任務。
Embedding層（嵌入層）：將輸入序列轉換為密集向量表示，常用于文本處理任務。
Activation層（激活函數層）：對輸入數據進行激活操作，如ReLU、sigmoid、softmax等。
Concatenate層（連接層）：將多個輸入連接在一起。
這些是在Keras中常用的層類型，可以根據具體任務需求選擇適合的層來構建模型。
