Преимущества использования слоя Dense в моделях машинного обучения:

• Гибкость. 1 Dense слои могут быть адаптированы к широкому спектру задач, от простой классификации до сложного регрессионного анализа. 1
• Способность работать со сложными типами данных. 1 Они способны выявлять и анализировать сложные зависимости и шаблоны в данных, таких как изображения или тексты. 1
• Простота в использовании и реализации. 2 Dense слои могут быть добавлены в модель с помощью нескольких строк кода. 2

Недостатки использования слоя Dense:

• Управление большим количеством параметров. 1 Это усложняет процесс оптимизации и настройки параметров, требуя более тщательного подхода и использования продвинутых техник оптимизации. 1
• Риск переобучения. 1 Из-за большого числа параметров Dense слои подвержены этому риску, особенно при работе с ограниченным количеством данных. 1
• Вычислительная нагрузка. 1 Обширное количество параметров влечёт за собой увеличение вычислительной нагрузки, что может быть проблемой при обучении на больших наборах данных или при использовании ограниченных ресурсов. 1
• Сложности с интерпретацией модели. 1 Понимание и интерпретация моделей с большим количеством полносвязных слоёв может быть сложной задачей, особенно когда речь идёт о том, какие конкретные признаки влияют на принятие решений моделью. 1