Keras положительно влияет на развитие глубокого обучения в индустрии благодаря своей простоте использования и интуитивно понятному интерфейсу. 12 Это позволяет быстро создавать и тестировать модели, что особенно ценно на начальных этапах разработки проекта или при проведении исследований. 1

Некоторые другие способы влияния Keras на развитие глубокого обучения в индустрии:

• Возможность масштабирования. 3 Фреймворк поддерживает распределённое обучение на нескольких машинах, что ускоряет время обучения для масштабных моделей. 2
• Поддержка визуализации и отладки моделей. 2 В Keras есть инструменты для визуализации и отладки моделей, что помогает отслеживать и визуализировать метрики во время обучения, отлаживать проблемы в сети и сравнивать разные модели. 2
• Поддержка трансфертного обучения и предобученных моделей. 2 С помощью предобученных моделей можно использовать знания, полученные на больших датасетах, и быстрее сходиться на новых задачах. 2

Благодаря этим особенностям Keras широко используется в научных учреждениях и индустрии, например, его применяют такие крупные организации, как CERN и NASA. 3