C.W.K.
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Lesson 03 of 07 · published

Layer 인자 이해하기

~8 min · sequential

Level 0Keras 도제
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Dense(64) 에서 64 가 *출력* 차원 (units). 입력 차원은 첫 layer 면 input_shape 으로 직접 알리고, 두 번째 이후 layer 는 *자동 추론*. activation 은 두 번째 흔한 인자 — 'relu', 'softmax', 'sigmoid', 'tanh' 또는 callable.

kernel_initializer (기본 'glorot_uniform'), bias_initializer ('zeros'), kernel_regularizer (None), use_bias (True) 등이 advanced knob. 처음엔 default 그대로 두고 진짜 필요할 때만 만지는 게 정석.

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Exercise

activation=None 으로 Dense layer 짜고, layer 호출 후에 keras.activations.relu 직접 적용. Dense(activation='relu') 와 비교 — 결과 동일해야.

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