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== 개요 ==
기본적으로 합성곱계층과 풀링계층의 합으로 만들어진다.<syntaxhighlight lang="python">
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 세로가로 28의 채널 1개.
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten()) # 평탄화
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 10개의 분류.
</syntaxhighlight>
기본적으로 합성곱계층과 풀링계층의 합으로 만들어진다.<syntaxhighlight lang="python">
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 세로가로 28의 채널 1개.
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.Flatten()) # 평탄화
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 10개의 분류.
</syntaxhighlight>