Kерas - это высокоуровневая нейронная сеть API и библиотека для Python, которая позволяет создавать, обучать и использовать различные виды нейронных сетей с минимальными усилиями. Вот несколько плюсов и минусов использования Keras:

### Плюсы Keras:
1. Простота использования: Keras обладает простым и понятным интерфейсом, который делает создание и настройку нейронных сетей более доступным для начинающих и опытных разработчиков.
 
2. Модульность: Keras обладает модульной структурой, позволяя легко комбинировать различные виды слоев и модели нейронных сетей.

3. Поддержка различных бекендов: Keras может использовать TensorFlow, Theano и CNTK в качестве бекендов для вычислений, что делает его универсальным инструментом для разработки нейронных сетей.

4. Хорошая документация: Keras обладает обширной и профессионально составленной документацией, что облегчает работу с библиотекой и обучение новых пользователей.

### Минусы Keras:
1. Высокий уровень абстракции: Использование высокоуровневого API может снизить уровень гибкости и контроля над деталями разработки нейронных сетей.

2. Ограничение функциональности: Некоторые продвинутые функциональности нейронных сетей могут быть сложнее реализовать или доступны с ограничениями.

### Как работает Keras:
1. Определение модели: При помощи Keras определяется архитектура нейронной сети, выбираются типы слоев и их параметры.

2. Компиляция модели: Затем происходит компиляция модели, включающая выбор функции потерь, оптимизатора и метрик для оценки производительности сети.

3. Обучение модели: Нейронная сеть обучается на обучающих данных при помощи метода "fit". Параметры модели оптимизируются для минимизации функции потерь.

4. Оценка и использование модели: По завершении обучения модель оценивается на тестовых данных. Затем модель может быть использована для предсказания на новых данных.

Таким образом, Keras предоставляет удобный и эффективный способ создания и использования нейронных сетей для решения различных задач машинного обучения.