Keras

Kerasは、

モデルの作成を簡素化するために設計された、オープンソースの高水準ソフトウェア・インターフェースである。Python記述され、
、複雑で低レベルの数値計算ライブラリ
のユーザーフレンドリーなラッパーとして機能することで、高速な実験を可能にすることに重点を置いている。Kerasは、

ツール
は機械のためだけに設計されるのではなく、人間がアクセスできるものであるべきだという哲学のもとに開発された。Kerasは、研究者や開発者が最小限の遅延で最初のアイデアから実用的な結果まで
、より広範な

エコシステムの礎となるツールとなっている。

コアとなる原則とアーキテクチャ

Kerasの設計は、モジュール性、ミニマリズム、拡張性に導かれている。Kerasは、

、スタンドアロンで、
、完全に設定可能なモジュールのシーケンスとして扱われ、可能な限り少ない制限で接続することができます。このアーキテクチャー・スタイル
は、初心者が基本的な概念を直感的に理解できるようにする一方で、専門家が
高度なアーキテクチャーを構築するのに十分なパワーを備えています。

Kerasは複数のバックエンドエンジンをサポートしており、低レベルのtensor 演算を自ら実行することはない。
その代わりに、

や JAX のような堅牢なライブラリに依存する。このマルチ・バックエンド機能により、ユーザーは、TensorFlow 量産可能なエコシステムや、
PyTorch動的計算グラフのような、異なるフレームワーク特有の強み
を、高レベルのモデル定義を書き換えるPyTorch活用することができる。バックエンドの構成については、公式の

。

KerasをTensorFlow PyTorch区別する

インターフェースとエンジンを区別することは重要である。Kerasはインターフェースであり、

や

のようなライブラリはエンジンとして機能する。

実際のアプリケーション

Kerasはシンプルであるため、複雑なデータ
の問題を解決するために、さまざまな業界で広く採用されている。

例分類器の構築

次の例では、Keras Sequential API を使って簡単な画像分類器を定義する方法を示します。この
モジュラーアプローチは、
や
プーリングのようなレイヤーを積み重ねて、画像から特徴を抽出します。

from tensorflow.keras import layers, models

# Define a Sequential model for image classification
model = models.Sequential(
   [
       layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu", input_shape=(28, 28, 1)),
       layers.MaxPooling2D((2, 2)),
       layers.Flatten(),
       layers.Dense(64, activation="relu"),
       layers.Dense(10, activation="softmax"),  # Output layer for 10 classes
   ]
)

# Compile the model with an optimizer and loss function
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Display the architecture
model.summary()



最新のAIワークフローとの統合

Kerasはゼロからカスタム・アーキテクチャを構築するのに優れているが、現代のAI開発では、特定のタスクに特化し、最適化済みのモデル（
）を使用することが多い。
例えば、

は、

とセグメンテーションのタスクに対して、
の最先端のパフォーマンスを提供する。

開発者はしばしば、両方のパラダイムを理解することに価値を見出す。新規の

やシンプルな
分類ヘッドを実験するためにKerasを使用する一方で、プロダクショングレードの検出パイプラインのためにUltralytics ような堅牢なフレームワークに頼るかもしれない。
さらに、Kerasで構築されたモデルは、多くの場合、

のような相互運用可能なフォーマットにエクスポートすることができる。これにより、

やモバイル・アプリケーションのような高性能環境において、YOLO モデルと一緒にデプロイすることができる。

ツールキットの拡張を目指す人にとって、Kerasを学ぶことは、

、

、

の強固な基礎を提供します。これは、
カスタム

で

を使用して高度なモデルを微調整する際に不可欠な知識です。