■ return discriminator
함수를 호출했을 때의 결괏값입니다. 우리가 만든 함수 create_discriminator를 호출하면 그 결과로 시퀀셜 형태의 판별자 신경망인 discriminator를 반환합니다.
■ d = create_discriminator( )
이제 이 함수를 호출하여 판별자 신경망을 만들겠습니다. 호출하는 방법은 함수의 이름을 쓰고 그 뒤에 괄호를 넣는 것입니다. 그러면 만들어진 판별자 신경망인 discriminator가 d에 저장됩니다.
■ d.summary( )
함수를 호출하여 새롭게 만든 판별자 신경망인 d의 모습을 살펴보는 코드입니다. 은닉층이 2개이고, 마지막 출력층이 있는 모습을 보여줍니다. 출력층의 노드 개수가 1개인 것도 확인할 수가 있죠.
실행 결과
Model: "sequential_1" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense_3 (Dense) (None, 512) 401920 _________________________________________________________________ leaky_re_lu_2 (LeakyReLU) (None, 512) 0 _________________________________________________________________ dense_4 (Dense) (None, 256) 131328 _________________________________________________________________ leaky_re_lu_3 (LeakyReLU) (None, 256) 0 _________________________________________________________________ dense_5 (Dense) (None, 1) 257 ================================================================= Total params: 533,505 Trainable params: 533,505 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________