В чем преимущества использования Sequential модели в TensorFlow?

Преимущества использования Sequential модели в TensorFlow:

• Простота и понятная архитектура. blog.finxter.com Каждый слой добавляется друг за другом, и архитектура строится на основе линейного потока данных. habr.com
• Подходит для задач, где данные текут в одном направлении от входа к выходу, и в структуре сети нет циклов или петель. blog.finxter.com Например, для распознавания изображений или речи, где данные можно обработать за один проход. blog.finxter.com
• Эффективна для задач регрессии. blog.finxter.com Последовательные модели в TensorFlow учатся сложным взаимосвязям внутри данных без необходимости в рекуррентных или конволюционных слоях, которые используются в других архитектурах моделей. blog.finxter.com
• Позволяет быстро создавать прототипы. blog.finxter.com habr.com Это даёт возможность получать обратную связь и совершать итерации на ранних стадиях разработки модели, что важно для начального тестирования концепций. blog.finxter.com