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신경망 훈련은 크게 4가지의 요소로 구분된다. 네트워크를 구성하는 층, 학습에 활용될 입력 데이터, 학습의 정확성을 판단하는 손실 함수, 학습 진행 방식을 결정하는 옵티마이저가 모두 서로 연관되어 딥러닝 신경망의 구조를 이룬다. 층(Layer)는 하나 이상의 텐서를 입력 받아 하나 이상의 텐서를 출력하는 데이터 처리 모듈이다. 층은 입력 텐서의 크기와 모양에 따라 적절한 방식을 갖고 데이터를 처리한다. (samples, features)를 가지는 가장 기본적인 2D 텐서가 저장된 벡터 데이터는 보통 완전 연결 층(fully connected layer), 밀집 연결 층(densely connected layer)에 의해 처리가 된다. (samples, timestamps, features)와 같이 흔히 ..