Некоторые преимущества использования Keras для создания моделей глубокого обучения:

• Простота и гибкость. 5 Интуитивно понятный интерфейс упрощает процесс создания глубоких нейронных сетей. 5 Это позволяет разработчикам быстро переходить от концепции к эксперименту и к реализации, экономя время и ресурсы. 5
• Поддержка множества бэкендов. 5 Keras поддерживает несколько бэкендов, включая TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit и Theano, что даёт разработчикам свободу выбора наиболее подходящего инструмента для их задач. 5
• Модульность и масштабируемость. 5 Библиотека предлагает модульные, настраиваемые компоненты, которые могут быть свободно соединены между собой, чтобы построить практически любую архитектуру глубокого обучения, необходимую для задачи. 5
• Расширяемость. 1 Функциональность библиотеки можно расширять с помощью пользовательских модулей. 1 У Keras открытый исходный код, поэтому её можно модифицировать под собственные задачи. 1
• Высокая скорость работы. 1 Библиотека быстро развёртывает и собирает модели. 1 Разработчику не приходится тратить лишнее время на типовые действия, потому что они сводятся к нескольким строкам кода. 1
• Популярность. 1 У Keras обширное сообщество, это популярная и известная библиотека. 1 Это значит, что у новичка всегда есть возможность пообщаться с единомышленниками, получить от них совет, проконсультироваться на тематическом ресурсе. 1