이제 두 가지를 더 알면 됩니다.

첫째, 좋은 딥러닝 모델을 만들려면 몇 개의 층으로 쌓아 올려야 하는가?

둘째, Dense 함수 안에 있는 숫자와 설정의 의미는 무엇이며, 어떻게 정해야 하는가?

딥러닝을 설계한다는 것은 결국 몇 개의 층을 어떻게 쌓을지, Dense 외에 어떤 층을 사용할지, 내부의 변수들을 어떻게 정해야 하는지 등에 대해 고민하는 것입니다. 대개 어떤 데이터를 가지고 무엇을 할 것인지에 따라 딥러닝의 설계가 결정됩니다. 각 설정과 변수의 의미를 알고 이것을 자유롭게 구성할 수 있는지가 딥러닝을 잘 다루는지 여부를 결정하는 것입니다. 이 책에서 배울 내용도 결국 이것입니다. Dense() 함수의 내부에 쓰인 각 설정의 의미들은 책의 진도가 나감에 따라 앞으로 하나씩 배우게 될 것입니다.