① 모델의 은닉층(layers.Dense)에 대한 파라미터는 다음과 같습니다.
ⓐ 첫 번째 파라미터: 출력 뉴런(노드)의 수(7*7*256)
ⓑ input_dim: 입력 뉴런(노드)의 수(100)
② 전치 합성곱(Conv2DTranspose)은 필터를 이용한 합성곱 연산의 역이라고 생각하면 됩니다. 전치 합성곱의 파라미터는 다음과 같습니다.
ⓐ 첫 번째 파라미터: 서로 다른 종류의 필터를 몇 개 활용할지 나타내는 것으로, 출력 모양의 깊이(depth)를 결정합니다.
ⓑ 두 번째 파라미터: 커널 크기를 의미하는 것으로, 여기에서는 (5,5) 형태의 커널을 사용합니다.
ⓒ strides: 연산을 수행할 때 윈도우가 한 번에 얼마나 움직일지 의미합니다.
ⓓ padding: 패딩이 'same'으로 설정되어 있기 때문에 입력과 출력 이미지의 크기를 동일하게 맞추어 줍니다.
ⓔ use_bias: True로 설정했기 때문에 바이어스 벡터를 사용합니다.