Sequential 초보가 가장 자주 부딪치는 실수: (1) input_shape 빠뜨림 — 첫 fit 시점에 cryptic error. 첫 layer 에 input_shape 또는 keras.Input 으로 명시. (2) Flatten 누락 — 4D image tensor 를 Dense 에 그대로. summary 에서 shape 보면 바로 보임.
(3) label / loss mismatch — int label 에 categorical_crossentropy (one-hot 기대). sparse_categorical_crossentropy 가 맞음. (4) output 차원 / class 수 불일치 — 10-class 인데 Dense(num_classes=5). 항상 num_classes 변수 한 곳에서.