네트워크에 배치 정규화 추가하기

배치 정규화는 정규화의 한 형태로, 한 층의 출력을 평균 0, 표준편차 1이 되도록 재스케일링해요. 이번 연습에서는 이전 연습 문제에서 사용했던 합성곱 신경망에 배치 정규화를 추가해 보겠습니다:

합성곱(유닛 15개, 커널 크기 2, 'relu' 활성화)
배치 정규화
합성곱(유닛 5개, 커널 크기 2, 'relu' 활성화)
펼치기(Flatten)
밀집(Dense, 유닛 3개, 'softmax' 활성화)

Sequential model과 함께 Dense, Conv2D, Flatten, Dropout 객체가 작업 공간에 준비되어 있어요.

첫 번째 합성곱 층을 추가하세요. 이 층의 input_shape는 작업 공간에 있는 img_rows와 img_cols 객체를 사용해 정의할 수 있어요.
첫 번째 층의 출력에 배치 정규화를 적용해 추가하세요.