hidden layer

[ 딥러닝 구조 - CNN ] 1. input_shape : 분석 단위인 이미지 한 장의 크기 (픽셀 사이즈, 가로 * 세로 * 채널) - 흑백 : 채널 = 1 - 컬러 : 채널 = 3 2. Convolutional Layer: 필터로 지역적인 특성(feature)을 뽑는 과정 3. Max pooling Layer: 뽑은 특징을 요약(압축) 4. 펼쳐서(Flatten), Dense Layer에 연결 => 4차원 data셋 요구 (input_shape = (,,) 3차원) [ CNN 코드 ] 1) ConvNet Conv2D(32, kernel_size = (3,3), input_shape(5, 5, 1), padding = 'same'. strides = (1,1), activation = 'relu'),..