Keras

Складність провідних фреймворків заважає розробникам-початківцям у машинному навчанні використовувати їх. Було запропоновано кілька рекомендацій щодо вдосконалених і простіших високорівневих API для генерації нейромережевих моделей, які на перший погляд здаються схожими, але при більш детальному розгляді відрізняються.

Keras - один з найпопулярніших API для високорівневих нейронних мереж. Він розроблений на Python і працює з різноманітними нейромережевими обчислювальними механізмами на бекенд-кінці.

Keras виглядає переможцем, якщо не обов'язково переможцем, враховуючи, що команда TensorFlow прийняла його як високорівневий API для майбутнього випуску TensorFlow 2.0.

Keras був розроблений, щоб бути зручним для користувача, модульним, розширюваним і сумісним з Python.

Окремі модулі, такі як нейронні шари, функції вартості, оптимізатори, методи ініціалізації, функції активації та методи регуляризації, можна комбінувати для створення нових.

Нові модулі, як і нові класи та методи, легко додаються. Моделі визначаються у коді Python, а не в окремих файлах конфігурації моделі.

Чому варто використовувати Keras?

Керівні принципи Keras, зокрема, дружність до користувача, є найвагомішими причинами для прийняття цього рішення. Keras має широкий вибір варіантів виробничого розгортання, інтеграцію щонайменше з п'ятьма внутрішніми рушіями - TensorFlow, Theano, CNTK, PlaidML та MXNet, а також потужну підтримку декількох графічних процесорів та розподіленого навчання, на додачу до простоти навчання та розробки моделей. Крім того, Microsoft, Google, Microsoft, Apple, Amazon, Nvidia та інші фінансували Keras.

• Keras - це API, який був розроблений, щоб бути простим у вивченні. Keras був розроблений, щоб бути простим. Він надає уніфіковані та зрозумілі API, мінімізує кількість кроків, необхідних для створення загального коду, і явно пояснює помилки користувача.
• У Keras створення прототипів займає менше часу. Як результат, ваші ідеї будуть реалізовані та доставлені за коротший час. Keras також пропонує вибір методів розгортання відповідно до потреб користувача.
• Мови з високим ступенем абстракції та вбудованими функціями є повільними, і до них може бути важко додати додаткові можливості. З іншого боку, Keras - це швидкий фреймворк, який працює поверх TensorFlow. Keras також тісно пов'язаний з TensorFlow, що дозволяє швидко будувати процеси на замовлення.
• Keras має велику і добре розвинену дослідницьку спільноту. У порівнянні з іншими фреймворками глибокого навчання, документація та підтримка значно детальніші.
• Keras використовується на комерційній основі кількома фірмами, включаючи Netflix, Uber, Square, Yelp та інші, які випустили продукти на основі Keras у відкритому доступі.

Крім того, Keras має наступні особливості:

• Безперебійно працює як на CPU, так і на GPU.
• Підтримуються майже всі моделі нейронних мереж.
• Модульний, що робить його виразним, адаптивним і добре підходить для передових досліджень.

Модель Keras

• Створення мережі: На цьому етапі ви визначите різні шари у вашій моделі, а також їхні зв'язки. Послідовні та функціональні моделі є двома основними типами моделей у Keras. Потік даних між моделями визначається після того, як ви визначите потрібний тип моделі.
• Зберіть мережу: Компіляція коду - це перетворення його у формат, який може зрозуміти машина. У Keras це робиться за допомогою методу model.compile(). Щоб зібрати модель, ви повинні спочатку вказати функцію втрат, яка обчислює втрати вашої моделі, оптимізатор, який зменшує втрати, і метрики, які використовуються для визначення коректності вашої моделі.
• Адаптуйте до мережі: Після компіляції використовуйте це, щоб пристосувати нашу модель до наших даних. На ваших даних це використовується для навчання моделі.
• Оцінити мережу: Після того, як ви підігнали вашу модель, вам потрібно буде оцінити її неточність.
• Model.predict() використовується для створення прогнозів на основі свіжих даних з використанням вашої моделі.

Використання

• Keras - це мова програмування, яка може бути використана для створення глибинних моделей, які можна використовувати на смартфонах.
• Keras також використовується для розподіленого навчання моделей глибинного навчання.
• Uber, Netflix, Yelp та інші компанії використовують Keras.
• Keras також може бути використана для створення глобальних моделей глибинного навчання.
• Keras також часто використовується в конкурсах з глибинного навчання для розробки та розгортання робочих моделей в короткі терміни.