C.W.K.
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Sequential 졸업 시점

~8 min · sequential

Level 0Keras 도제
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Sequential 이 *부족해지는* 시점 신호: skip connection 이 필요 (ResNet block), 두 입력 합쳐야 함 (image + metadata), 한 입력에서 두 출력 (multi-task), 같은 layer 를 다른 곳에서 재사용 (shared embedding). 한 신호라도 보이면 다음 챕터의 Functional API 로 가.

또는 forward 안에 if 문, dynamic shape, custom training step 이 필요하면 Functional 도 부족 — 그땐 Subclassing 가야 해 (Track 4). 이건 단계적인 graduation 이지 'Sequential 이 나쁜 거' 아니야. 단순한 모델은 Sequential 이 *최선* 이야.

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Exercise

다음 모델의 data-flow 다이어그램 스케치 — ResNet50 (skip), U-Net (encoder-decoder skip), siamese network (shared encoder). 각각 어느 API 쓸지 정하고 *왜* 한 문장으로.

Progress

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