▲ 그림 3-10 대각선 밖의 원소가 0이 아닌 불완전한 오차 행렬의 예. 이 오차 행렬은 훈련이 수렴하기 전인 두 번째 에포크 후에 생성되었다.

지금까지 본 모든 모델은 숫자 배열을 입력으로 받습니다. 다른 말로 하면, 각 입력 샘플은 단순하게 길이가 고정된 숫자 리스트로 표현됩니다. 모든 샘플이 모델에 주입되는 한, 샘플의 순서는 중요하지 않습니다. 이런 종류의 모델이 중요하고 실용적인 많은 머신 러닝 문제를 해결하지만, 유일한 종류는 아닙니다. 이어지는 장에서 이미지와 시퀀스(sequence)처럼 조금 더 복잡한 입력 데이터 타입을 알아보겠습니다. 4장에서는 먼저 광범위하게 사용되는 입력 데이터인 이미지를 살펴보겠습니다. 이런 데이터에서 머신 러닝 모델이 사람 수준의 정확도를 내도록 강력한 신경망 구조가 개발되었습니다.