3.1 Deep Neural Networks 구성 방법 1. Layer(층) 쌓기 Input layer(입력층): 네트워크의 입력 부분 (우리가 학습시키고 싶은 x 값) Output layer(출력층): 네트워크의 출력 부분 (우리가 예측한 값, 즉 y 값) Hidden layers(은닉층): 입력층과 출력층을 제외한 중간층, 완전연결 계층 (Fully connected layer = Dense layer)로 이루어져 있음 보통 은닉층은 노드의 개수가 점점 늘어나다가 줄어드는 방식으로 구성되고, 마름모꼴 형태를 지닌다. 이때, 활성화 함수는 보편적으로 모든 은닉층 바로 뒤에 위치한다. 2. 네트워크의 Width(너비)와 Depth(깊이) 1. 네트워크의 너비를 늘리는 방법 : 은닉층의 개수를 그대로 두고..
