tfjs-node 모델과 브라우저 기반 모델 사이의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
• 노드 기반 모델은 네 개의 conv2d 층을 가지고 있어서 브라우저 기반 모델보다 한 개가 많습니다.
• 노드 기반 모델에 있는 밀집 층의 유닛(512개)이 브라우저 기반 모델에 있는 밀집 층의 유닛(100개)보다 많습니다.
• 전체적으로 보면 노드 기반 모델의 가중치 개수가 브라우저 기반 모델보다 18배 많습니다.
• 노드 기반 모델은 flatten 층과 밀집 층 사이에 두 개의 드롭아웃(dropout) 층이 있습니다.
처음 세 개의 차이점은 노드 기반 모델의 용량을 브라우저 기반 모델보다 크게 만듭니다. 브라우저에서 수용할 만한 속도로 훈련하기에 노드 기반 모델은 너무 메모리 집약적이고 계산 집약적입니다. 3장에서 배웠듯이 모델 용량이 클수록 과대적합의 위험이 커집니다. 늘어난 과대적합의 위험은 드롭아웃 층을 추가하는 네 번째 차이점으로 개선할 수 있습니다.