# 마지막 층은 softmax 결과를 종합해주며, 각 열은 0~9 사이의 값이 될 확률. 각 경우 중 가장 큰 확률 값을 선택하도록 한다
# test셋으로 validation을 수행. 결과는 10 x 10000 행렬이며 보기 좋게 하려고 행과 열을 교체
>>> outputs <- predict(model, ts.x)
>>> t_outputs <- t(outputs)
>>> y_hat <- max.col(t_outputs) - 1            # 기본 인덱스가 1부터 시작하므로 빼준다
>>> table(y_hat, test.y)
test.y
y_hat    0     1     2     3    4    5    6     7    8    9
    0  975     0     2     0    0    1    4     0    2    0
    1    0  1131     0     0    0    0    2     3    0    0
    2    1     0  1026     1    2    0    1     2    2    0
    3    0     1     0  1003    0    5    0     0    2    0
    4    0     0     1     0  975    0    1     0    0    5
    5    0     0     0     4    0  882    4     0    2    3
    6    1     0     0     0    1    1  944     0    0    1
    7    2     0     3     0    2    1    0  1019    1    3
    8    1     3     0     2    0    2    2     0  963    0
    9    0     0     0     0    2    0    0     4    2  997