Flatten 라이브러리 사용 이유

def build_model():
  model = Sequential()
  model.add( Flatten())
  model.add( Dense(128,'relu') )
  model.add( Dense(64,'relu') )
  model.add( Dense(10, 'softmax'))
  model.compile('adam','sparse_categorical_crossentropy',['accuracy'])
  return model

# 위 코드는 이미지를 받아서 처리하는 인공지능을 모델링 한 것이다

이 인공지능에서 Flatten 라이브러리를 사용하는 이유는 다음과 같다

이미지의 데이터는 0~255까지의 숫자로 되어있다

 

 

 

 

X_train.shape
>>> (60000, 28, 28)

# 해당 모델링에 들어갈 트레인 데이터를 보면

60000, 28, 28 로 되어있다

이것은 6만장의 사진이 28행 28렬로 되어있다는 뜻이다

히든 레이어에 인풋 쉐이브를 설정할때 행과 열을 곱해서 평평하게 만들어줘야한다

그 작업을 위해서 Flatten 라이브러리를 사용한다