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Keras - Coggle Diagram
Keras
Componentes
Optimizars, algoritmos para ajustar los pesos del modelo
Losses, Funciones de pérdida para evaluar la precisión del modelo
Capas, elementos básicos que componen los modelos
Callbacks,, herramientas para personalizar el proceso del entranamiento.
Modelos, estructura para construir redes neuronales, de tipo sequential y funtional
Aplicaciones
-
Series temporales, predicción de valores futuros en secuencia de datos
Clasificación de imágenes, reconocimiento de objeto.
Generación de datos, como texto, imágenes
Desventajas
Flexibilidad reducida, puede ser menos adecuado para arquitecturas muy específicas o complejas.
Dependencia del backend, se centra en TensorFlow lo que puede ser una limitante
Rendimiento limitado, puede ser lento en comparación con otras bibliotecas
Depuración y diagnostico, puede ser que la depuración se mas difícil.
Caracteristicas
Modularidad, Modelos como una secuencia o un grafo de capas autónomsa.
Extensibilidad, Permite agregar módulos nuevos como capas, funciones de pérdida, optimizadores.
Simplicidad, Interfaz fácil de usar y amigable para principiantes.
Ventajas
Integración con tensorflo, para tareas más avanzadas y producción
Comunidad activa, gran cantidad de tutoriales, documentación y ejemplos
Facilidad de prototipado, ideal para la creación rápida de prototipos de modelos
Es una biblioteca de código abierto que sirve para poder desarrollar modelos de aprendizaje profundo.