신경망의 핵심 구성 요소는 층(layer)입니다. 층은 데이터를 위한 필터(filter)로 생각할 수 있습니다. 어떤 데이터가 들어가면 더 유용한 형태로 출력됩니다. 조금 더 구체적으로 층은 주어진 문제에 더 의미 있는 표현(representation)을 입력된 데이터로부터 추출합니다. 대부분의 딥러닝은 간단한 층을 연결하여 구성되어 있고, 점진적으로 데이터를 정제하는 형태를 띠고 있습니다. 딥러닝 모델은 데이터 정제 필터(층)가 연속되어 있는 데이터 프로세싱을 위한 여과기와 같습니다.

이 예에서는 조밀하게 연결된 (또는 완전 연결(fully connected)된) 신경망 층인 Dense 층 2개가 연속되어 있습니다. 두 번째(즉, 마지막) 층은 10개의 확률 점수가 들어 있는 배열(모두 더하면 1입니다)을 반환하는 소프트맥스(softmax) 분류 층입니다. 각 점수는 현재 숫자 이미지가 10개의 숫자 클래스 중 하나에 속할 확률입니다.

신경망이 훈련 준비를 마치기 위해서 컴파일 단계에 포함될 세 가지가 더 필요합니다.