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Dense 레이어

Input 레이어를 만든 다음 단계는 Dense 레이어를 추가하는 것입니다.

Dense 레이어는 가중치 행렬을 학습합니다. 이때 행렬의 첫 번째 차원은 입력 데이터의 차원, 두 번째 차원은 출력 데이터의 차원이에요. Input 레이어의 모양(shape)은 1이었습니다. 이 경우 출력 레이어의 모양도 1이 됩니다. 즉, Dense 레이어는 1x1 가중치 행렬을 학습하게 됩니다.

이번 연습에서는 입력 레이어 다음에 dense 레이어를 모델에 추가해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 배우는 Advanced Deep Learning

강의 보기

연습 안내

  • keras.layers에서 Dense 레이어 함수를 임포트하세요.
  • 유닛이 1개인 Dense 레이어를 만드세요.
  • input_tensoroutput_layer()에 전달하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load layers
from tensorflow.keras.layers import Input, ____

# Input layer
input_tensor = Input(shape=(1,))

# Dense layer
output_layer = ____

# Connect the dense layer to the input_tensor
output_tensor = output_layer(____)
코드 편집 및 실행