레이어 Layers신경망은 일반적으로 뉴런을 레이어로 조직화합니다. 동일한 입력을 가진 선형 유닛들을 모으면 밀집층(dense layer)이 됩니다.신경망의 각 레이어는 상대적으로 간단한 변환을 수행한다고 생각할 수 있습니다. 여러 레이어가 쌓이면서 신경망은 입력을 점점 더 복잡한 방식으로 변환할 수 있습니다. 잘 훈련된 신경망에서는 각 레이어가 점점 더 정답에 가까워지도록 변환을 수행합니다.활성화 함수 Activation Function그러나, 두 개의 밀집층을 중간에 아무것도 없이 연결하면 하나의 밀집층과 크게 다르지 않습니다.→ 여러 선형 변환을 거쳐도 여전히 선형이기 때문입니다.밀집층만으로는 단순한 선과 평면의 세계를 벗어날 수 없습니다. 우리는 비선형적인 무언가가 필요합니다. 바로 활성화 함수입..
