Tensorflow 이미지분류(ANN) 모델링시 flatten 사용안하고 모델링하기

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

기존 flatten을 활용한 식

 

def build_model() :
  model = Sequential()
  model.add(Dense(128 ,'relu', input_shape=(784,) )  )
  model.add( Dropout(0.2) )
  model.add(Dense(64,'relu')  )
  model.add( Dense(10, 'softmax') )
  model.compile('adam','sparse_categorical_crossentropy',['accuracy'])
  return model

플래튼을 사용 안하고

행렬을 뜯어서 일렬로 정렬시킴 

28*28의 =784 컬럼을 가진 표라고 생각하면 됨