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tf.keras.layers.Conv2D는 합성곱 레이어를 생성하는 클래스입니다.
relu는 Rectified Linear Unit의 약자로, 활성화 함수 중 하나입니다.
relu 함수는 입력값이 0보다 큰 경우, 그 값을 그대로 출력하고 0 이하인 경우 0을 출력합니다.
이를 통해 모델이 비선형성을 학습할 수 있으며, 학습 성능을 향상시킬 수 있습니다.
relu 함수는 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:
relu(x) = max(0, x)
따라서, tf.keras.layers.Conv2D에서 activation 매개변수에 relu 함수를 지정하면 해당 레이어에서 relu 함수가 사용되어 입력값을 처리하게 됩니다.
tf.keras.layers.Conv2D는 합성곱 레이어를 생성하는 클래스입니다.
relu는 Rectified Linear Unit의 약자로, 활성화 함수 중 하나입니다.
relu 함수는 입력값이 0보다 큰 경우, 그 값을 그대로 출력하고 0 이하인 경우 0을 출력합니다.
이를 통해 모델이 비선형성을 학습할 수 있으며, 학습 성능을 향상시킬 수 있습니다.
relu 함수는 다음과 같은 수식으로 표현됩니다:
relu(x) = max(0, x)
따라서, tf.keras.layers.Conv2D에서 activation 매개변수에 relu 함수를 지정하면 해당 레이어에서 relu 함수가 사용되어 입력값을 처리하게 됩니다.