基于深度学习Keras模型的厨余垃圾识别算法代码可以实现以下功能：
对厨余垃圾图片进行分类和识别，通过神经网络模型自动判断厨余垃圾的类型；
可以实现高准确率的分类和识别，甚至比人眼识别更加精确；
可以对大量厨余垃圾图片进行自动化处理，极大地提高了识别效率和速度；
基于深度学习技术，可以进行模型优化、数据增强等技术手段，提高识别精度和泛化能力；
模型训练后可用于智能垃圾分类回收设备或者App中对用户投放的垃圾进行检测和识别；
总体来说，基于深度学习Keras模型的厨余垃圾识别算法代码可以实现高效、自动化的厨余垃圾分类和识别，为实现智能化垃圾分类提供了重要的技术支持。