코드의 시작 부분에서는 VGG16 모델에서 사용된 층의 전체 개수를 max_num 변수에 저장합니다. 이 값을 사용하여 VGG16의 모든 층을, 최상위 층을 제외하고, 새로운 Sequential 모델인 YOLO에 추가합니다(①). 이렇게 함으로써 YOLO 모델의 기본 구조를 VGG16의 구조로 초기 설정합니다. 다음으로 초기화 방식을 정의합니다. initializer는 가중치를 초기화하는 데 사용되는 방식으로, 여기서는 평균이 0이고 표준 편차가 0.01인 정규 분포로 설정됩니다. 이 초기화 방식은 신경망의 학습 속도와 수렴을 개선하는 데 도움을 줍니다(②).

LeakyReLU 활성화 함수도 정의됩니다. LeakyReLU는 음수 값에 대해 작은 기울기를 갖는 활성화 함수로, 신경망에서 일반적인 ReLU의 ‘죽은 뉴런’ 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다(③).

또한 L2 규제(또는 릿지 규제라고도 함)를 정의하여 신경망의 가중치가 너무 큰 값을 갖지 않도록 제한합니다. 이렇게 하면 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.