В чем преимущества использования Sequential модели при построении глубоких нейронных сетей?

Некоторые преимущества использования Sequential-модели при построении глубоких нейронных сетей:

• Простота использования. www.geeksforgeeks.org Класс Sequential разработан так, чтобы быть удобным для начинающих, позволяет быстро определять и обучать модели без сложных конфигураций. www.geeksforgeeks.org
• Единый ввод и вывод. www.geeksforgeeks.org Поддерживает модели с одним входным тензором и одним выходным тензором, что делает его идеальным для задач с одним источником входного сигнала и одним прогнозом выходного сигнала. www.geeksforgeeks.org
• Укладка слоёв. www.geeksforgeeks.org Слои можно добавлять один за другим с помощью метода add(), в результате чего получается простая и интуитивно понятная архитектура модели. www.geeksforgeeks.org
• Обработка данных последовательно. ru.easiio.com Это особенно полезно для данных временных рядов или обработки естественного языка, где порядок входных данных имеет значение. ru.easiio.com
• Модульная конструкция. ru.easiio.com Облегчает эксперименты с различными слоями и конфигурациями, позволяя выполнять тонкую настройку для конкретных приложений. ru.easiio.com