🧠TensorFlowとKerasの違いは低レベルか高レベルかの違い

ニューラルネットワークに関連する実装が入っている、それがKeras 

最適化問題は、損失関数を最小化することを目的としています。目的関数は損失関数かその逆（特定の領域では報酬関数、利益関数、効用関数、適合性関数などと呼ばれる）であり、その場合は最大化することになる。

https://en.wikipedia.org/wiki/Loss_function

人工ニューラルネットワークでは、各ニューロンが入力の重み付き和を形成し、その結果のスカラー値を活性化関数または伝達関数と呼ばれる関数に渡す。この関数gを活性化関数と呼ぶ．関数gを線形関数とすると、ニューロンは線形回帰または分類を行う。一般にgは非線形関数とされ、非線形回帰や線形分離不可能な分類問題を解くことができる。

Kerasはバックエンドの科学計算ライブラリにかかわらず、ニューラルネットワークの設定を容易に行うことができる、より高いレベルでより直感的な一連の抽象化を提供している

。

1. 背景と歴史:

   • TensorFlow: Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークで、2015年にリリースされました。初めから低レベルの操作から高レベルのAPIまで多くの機能を提供していました。

   • Keras: François Cholletが開発したオープンソースの高レベルニューラルネットワークAPIで、2015年にリリースされました。もともとはTheanoやTensorFlowといったバックエンド上で動作するラッパーとして設計されていました。

2. 抽象度:

   • TensorFlow: TensorFlowは、低レベルの操作を提供するコアライブラリを持つ一方で、高レベルAPIも提供しています。これにより、モデルのカスタマイズや最適化が容易になりますが、初心者には少し複雑に感じることもあります。

   • Keras: Kerasは高レベルのAPIを提供しており、非常にシンプルで直感的なインターフェースを持っています。そのため、初心者にとって非常にアクセスしやすいです。

3. バックエンド:

   • TensorFlow: TensorFlow自体がバックエンドエンジンとして動作します。

   • Keras: Kerasは元々TensorFlowやTheano、CNTKなど複数のバックエンド上で動作することができる設計でしたが、現在は主にTensorFlowの上で動作するという形になっています。

4. 統合:

   • TensorFlow 2.0以降、KerasはTensorFlowの公式な高レベルAPIとして統合されており、tf.kerasとしてアクセスできます。

5. パフォーマンスと柔軟性:

   • TensorFlow: カスタム操作やモデルを作成する場合、TensorFlowの低レベルAPIを使用すると、高い柔軟性と最適化の機会が得られます。

   • Keras: より簡単にモデルを構築できますが、非標準のモデルや操作を作成する場合は制限がある場合があります。