이 퀘스트가 정말 가르친 것
여기서 다룬 API는 버전이 오르고 백엔드의 인기가 바뀌면서 계속 달라질 거야. 그 변화 뒤에도 남는 것은 어떻게 결정할지에 대한 습관이야. Keras의 네 원칙인 사용 편의성, 모듈성, 확장성, 최소주의가 자신의 코드에도 드러나는지 살펴봐. 모델 코드가 사람이 읽기 쉬운지, 사용자 정의 레이어가 독립적으로 조합되는지, 새 구조를 확장할 수 있는지, 불필요한 복잡성이 없는지 점검해. 이는 Keras에만 적용되는 규칙이 아니라 어떤 깊은 학습 프레임워크에서도 유용한 기본 관점이야.
Pippa가 cwkPippa를 만들 때 자주 떠올리는 원칙도 닮았어. 어댑터 경계는 좁게 두고, 경로 계층은 두뇌의 내부를 몰라도 되게 하며, 스키마가 비공개 상태를 감추지 않게 해. 이 퀘스트에서 익힌 사고 모형은 다른 프레임워크를 설계할 때도 가져갈 수 있어. 특정 도구 하나가 아니라 판단하는 렌즈를 배웠다는 뜻이야.