값이 어떤 분포를 가지냐에 따라 다른 활성화함수를 사용해야 한다.
첫번째 은닉계층의 W, b
여기서 360은 두번째 은닉계층에 입력되어야 할 값을 360개의 클래스로 하자는 의미.
다음 은닉계층의 뉴런의 수를 360개로 한 것.
출력 10개의 클래스
은닉층에서는 W, b에 0 대신 다른 랜덤값을 줘야한댜
CNN
Convolutional Neural Network
합성곱 계층과 풀링 계층으로 구성돼있음
데이터에서 고유한 특징을 찾고 분류하자
