DeepLearning -레이어 , 활성화 함수

우리는 흔히 머신러닝이라고 하면 위와 같은 그림을 자주 볼 수 있을 것이다. 어떻게 학습을 하고 이를 반영할 지에 대한 설계가 이루어져야 하는데 그것이 레이어 층을 쌓는 것이며, 그 중 하나의 기본 레이어는 Dense layer 이다. Dense Layer? Dense Layer의 각 뉴런이 이전 계층의 모든 뉴런으로부터 입력을 받게 된다. (거의 맨 마지막 레이어) Dense Layer는 추출된 정보들을 하나의 레이어로 모으고, 우리가 원하는 차원으로 축소시켜서 표현하기 위한 레이어 이다. 보통 맨 마지막 레이어로 분류기의 경우 softmax를 사용하는데, softmax의 인풋으로 들어가는 inputlayer로 자주 사용e된다. 첫번째 인자 8은 출력 뉴런의 수를 말하고, input_dim은 입력 뉴런..