Dense(2)

이전 딕셔너리 형태로 전달,

파라미터 전달과정의 소스 코드 오류 존재, 수정

  # Dense 층
  def Dense_layer(self, input_node, hidden_node, activation = "same"):
    """
    Args:
      activation : 활성화 함수 종류
      padding : 패딩 종류
      input_shape : 입력값의 크기
    """
    Dense_dict = dict()
    Dense_dict['layer_type'] = "Dense"
    Dense_dict['input_node'] = input_node
    Dense_dict['hidden_node'] = hidden_node
    Dense_dict['activatoin'] = activation
    return Dense_dict

dense 와 같은 각 층을 입력받을 때, 여기서 딕셔러니 객체가 생성된다. 

이 딕셔러니가 배열 형태로 저장될 것, 

model = Sequential()
dense = Dense()

model.add(dense.Dense_layer(10,8))
model.add(dense.Dense_layer(8, 3))

이와 같은 형태로 클래스 객체 생성 후 레이어 쌓는 과정,

이후 학습을 위해 기존 keras 에선 sequential 객체의 compile 을 통해 시행,

이것도 새로운 딕셔러니 생성 후 해당 딕셔러니 정보를 통해 compile 실행 가능,