まとめ
Keras を使用すると、さまざまなディープ ラーニング タスクを実行するニューラル ネットワークの構築とトレーニングが非常に簡単になります。 さまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャを理解すること、ネットワークに含めるレイヤーの種類やそのサイズを知ること、またはたとえばアクティブ化関数の役割や適用するアクティブ化関数の種類の選択について理解することが必要なくなるわけではありませんが、構築するものをいったん決めた後は、通常、数行のコードを記述するだけでジョブを実行できます。 さらに、Keras では、異なるネットワーク アーキテクチャと実装を実験し、すばやく結果を比較できます。
詳細情報
Keras について詳しく学習したい場合は、Keras のブログなど、優れたオンライン リソースがいくつもあります。 X で François Chollet をフォローすることもできます。François は Keras の作成者であるだけでなく、Keras の究極の自習ガイドである『Deep Learning with Python』 (Python を使用したディープ ラーニング) の著者でもあります。 Keras の概要と、それを効果的に使用するための重要な洞察が示されているだけでなく、使用するプラットフォームやライブラリに依存しないディープ ラーニングの作業の概要についても説明します。