Преимущества использования предопределённых классов моделей в TensorFlow включают:

• Удобство и дополнительный функционал при работе с моделью. 3 Например, класс Sequential предоставляет возможность удалять и добавлять слои, а также задавать имена для них. 3
• Возможность работать с компонентами модели по отдельности. 5 Это позволяет создавать модель «на ходу», отдельно проверяя каждый элемент. 5
• Возможность извлекать отдельные слои из моделей нейронных сетей. 3 Например, с помощью общего класса моделей keras.Model можно создать модель, которая будет содержать те же слои и весовые коэффициенты, что и исходная, но с другой конфигурацией входов и выходов. 3

Таким образом, использование предопределённых классов моделей упрощает разработку и позволяет гибко настраивать модели под конкретные задачи.