일단 모델은 시퀀셜(sequential) 모델로 구성되어 있습니다. 레이어를 나타내는 Layer 부분과 레이어의 모습을 나타내는 Output Shape 부분, 각 노드와 편향을 연결하는 가중치의 수를 나타내는 Param 부분으로 나누어져 있습니다.

먼저 첫 번째 레이어는 512개 노드로 이루어져 있으며, 총 401,920(784×512+512)개 파라미터로 이루어져 있습니다. 바로 784개 입력층에서 512개 은닉층으로 각각 연결되어 있어서 784×512개만큼 가중치가 있고, 은닉층 각 노드 수만큼 편향(512)이 있기 때문입니다.

다음 레이어는 256개의 노드로 이루어져 있으며, 총 131,328(512×256+256)개 파라미터로 이루어져 있습니다. 마지막 레이어는 0부터 9까지의 수를 구분하기 위한 10개 노드로 이루어져 있으며, 총 2,570(256×10+10)개 파라미터로 이루어져 있습니다.