Keras 의 model.summary() 를 제대로 읽으시나요? 파라미터 수 계산 방법 도해

요약

Keras 모델을 설계할 때 필수적으로 확인해야 하는 `model.summary()` 함수의 각 열에 대한 상세한 이해를 돕는 가이드입니다. 이 문서는 'Output Shape'의 None이 배치 크기를 의미하며, 'Param #'은 학습 가능한 파라미터 수를 나타내는 방법을 설명합니다. 이러한 기본적인 개념을 정확히 이해하면 모델 설계 과정에서 발생할 수 있는 오류나 불필요한 파라미터 증가를 사전에 감지하고 효율적인 모델을 구축하는 데 큰 도움이 됩니다.

핵심 포인트

• Keras의 `model.summary()`는 모델 구조와 학습 가능한 파라미터 수를 한눈에 파악할 수 있는 핵심 도구이다.
• `Output Shape`에서 앞에 붙은 None 값은 배치 크기(Batch Size)가 불확정함을 의미한다.
• `Param #`는 해당 레이어의 가중치 및 편향 등 학습 가능한 모든 파라미터의 총 개수를 나타낸다.
• 이러한 요약 정보를 정확히 이해하는 것은 모델 설계 오류를 방지하고 자원 효율적인 아키텍처를 만드는 데 필수적이다.