Comparer KerasetKnet 
- Les utilisateurs rapportent que Keras a une interface plus conviviale, ce qui facilite le démarrage des projets d'apprentissage profond pour les débutants par rapport à Knet, que certains utilisateurs trouvent moins intuitif.
- Les critiques mentionnent que Knet excelle dans l'optimisation des modèles, avec des fonctionnalités qui permettent un ajustement fin des hyperparamètres, tandis que les utilisateurs de Keras ont noté que ses capacités de réglage automatique des modèles ne sont pas aussi robustes.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la forte documentation et le support de Keras, ce qui est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises, tandis que les utilisateurs de Knet ont exprimé qu'ils ont parfois des difficultés avec la qualité du support disponible.
- Les utilisateurs sur G2 indiquent que Keras offre de meilleures options de scalabilité, ce qui en fait un choix privilégié pour les petites entreprises cherchant à se développer, tandis que Knet est préféré par les entreprises pour ses performances dans la gestion de grands ensembles de données.
- Les critiques disent que Keras fournit des outils de visualisation supérieurs, qui aident à comprendre la performance des modèles, tandis que les fonctionnalités de visualisation de Knet sont considérées comme basiques et moins efficaces.
- Les utilisateurs rapportent que Knet se concentre fortement sur des fonctionnalités avancées comme l'apprentissage par transfert, qui est très apprécié dans les environnements d'entreprise, tandis que Keras est souvent perçu comme plus accessible pour les tâches générales d'apprentissage profond.
Keras vs Knet
- Les évaluateurs ont estimé que Knet répond mieux aux besoins de leur entreprise que Keras.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Knet est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Keras à Knet.
Keras simplifie considérablement la construction de réseaux neuronaux dans Tensorflow sans perdre trop de personnalisation/fonctionnalité. Je préfère toujours Keras à TF, sauf si je sais avec certitude que la meilleure façon d'utiliser un aspect est...
Il y a une configurabilité minimale et les choses qui sont essentielles et facilement accomplies dans d'autres cadres prennent du temps. Par exemple, construire une couche qui n'est pas dans l'un des modèles prédéfinis ou vérifier les poids sur chaque couche.
Le suivi du cours est facile et offre de grandes opportunités d'apprentissage à partir d'une grande variété de cours. De plus, il existe diverses manières par lesquelles nous pouvons apprendre sur n'importe quoi.
Un module ne fonctionne pas même après avoir changé de navigateur. Le sous-titrage est trop petit pour être lu sur un ordinateur portable ou lorsqu'il est diffusé sur un grand écran de télévision.
Keras simplifie considérablement la construction de réseaux neuronaux dans Tensorflow sans perdre trop de personnalisation/fonctionnalité. Je préfère toujours Keras à TF, sauf si je sais avec certitude que la meilleure façon d'utiliser un aspect est...
Le suivi du cours est facile et offre de grandes opportunités d'apprentissage à partir d'une grande variété de cours. De plus, il existe diverses manières par lesquelles nous pouvons apprendre sur n'importe quoi.
Il y a une configurabilité minimale et les choses qui sont essentielles et facilement accomplies dans d'autres cadres prennent du temps. Par exemple, construire une couche qui n'est pas dans l'un des modèles prédéfinis ou vérifier les poids sur chaque couche.
Un module ne fonctionne pas même après avoir changé de navigateur. Le sous-titrage est trop petit pour être lu sur un ordinateur portable ou lorsqu'il est diffusé sur un grand écran de télévision.
