๋ด๊ฐ ํท๊ฐ๋ ค์ ์ ๋ฆฌ! ๋ชจ๋ธ ํ๋๋ฅผ ์์๋ก ๋ค์ด์ ๋งค๊ฐ๋ณ์๋ฅผ ์ค๋ช ํด๋ณด๊ฒ ๋ค. 1. ๋ชจ๋ธ ์์ฑ model = models.Sequential() keras์ Sequential ๋ชจ๋ธ ์ฌ์ฉ ๊ณ์ธต์ ์ ํ์ผ๋ก ์์ ๋ชจ๋ธ์ ์๋ฏธ 2. ์ธต (Layer) ์ถ๊ฐ ๋ชจ๋ธ ๊ตฌ์ฑ INPUT → ์ฝ๋ณผ๋ฃจ์ ๋ ์ด์ด (Conv2D) → ReLU ํจ์ → ๋งฅ์ค ํ๋ง ๋ ์ด์ด(MaxPooling2D) → ์ฝ๋ณผ๋ฃจ์ ๋ ์ด์ด (Conv2D) → ReLU ํจ์ → ๋งฅ์ค ํ๋ง ๋ ์ด์ด(MaxPooling2D) → ์ฝ๋ณผ๋ฃจ์ ๋ ์ด์ด (Conv2D) → ์์ ์ฐ๊ฒฐ๊ณ์ธต (Dense) → softmaxํจ์ → OUTPUT model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28,28,1))) ..