Преимущества использования Sequential модели в TensorFlow:

• Простота и понятная архитектура. 1 Каждый слой добавляется друг за другом, и архитектура строится на основе линейного потока данных. 2
• Подходит для задач, где данные текут в одном направлении от входа к выходу, и в структуре сети нет циклов или петель. 1 Например, для распознавания изображений или речи, где данные можно обработать за один проход. 1
• Эффективна для задач регрессии. 1 Последовательные модели в TensorFlow учатся сложным взаимосвязям внутри данных без необходимости в рекуррентных или конволюционных слоях, которые используются в других архитектурах моделей. 1
• Позволяет быстро создавать прототипы. 12 Это даёт возможность получать обратную связь и совершать итерации на ранних стадиях разработки модели, что важно для начального тестирования концепций. 1