▶ 케라스의 가장 큰 장점 중 하나는 model.add( ) 함수를 이용해 필요한 만큼의 층을 빠르고 쉽게 쌓아 올릴 수 있다는 것
▶ model.add( ) 함수안에는 Dense( ) 함수가 포함되어 있음
▶ dense는 ‘조밀하게 모여있는 집합’이란 뜻으로, 각 층이 제각각 어떤 특성을 가질지 옵션을 설정하는 역할
▶ 오차 함수(loss), 최적화(optimizaer), 모델 수행 결과(metrics)
▶ 딥러닝의 구조와 층별 옵션을 정하고 나면 compile( ) 함수를 이용해 이를 실행
▶ 입력값이 네트워크 층을 거치면 예측값이 나오고, 이를 실제값과 비교해서 Loss score를 계산한 후에 Optimizer를 통해 Weight를 업데이트 한다.
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