Sequential (순차적)

Sequential 클래스는 딥러닝에서 가장 간단하고 일반적인 모델 구조를 생성하는 방법 중 하나다. 각 레이어가 순차적으로 연결되며, 데이터가 한 방향으로 흐른다.

목차

1. Sequential 모델이란?

2. Sequential 모델의 장점

3. Sequential 모델의 한계

4. Sequential 모델의 사용 예시

1. Sequential 모델이란?

Sequential 모델은 인공신경망을 구성하는 기본적인 방식 중 하나로, 층(layer)을 순서대로 쌓아 올리는 형태다. 데이터는 입력층에서 시작하여 각 레이어를 거쳐 출력층에 도달한다.

2. Sequential 모델의 장점

• 구현이 간단함: 코드 작성이 직관적이고 유지보수가 용이하다.
• 순차적 데이터 처리: 입력에서 출력으로 한 방향으로 데이터가 흐르므로 직관적인 구조를 가진다.
• Keras와 TensorFlow에서 지원: 대표적인 딥러닝 프레임워크에서 간단하게 구현할 수 있다.

3. Sequential 모델의 한계

• 복잡한 모델 구성 어려움: 분기(branching)나 병렬 처리(parallel processing)와 같은 구조를 만들기 어렵다.
• 순환 신경망(RNN)과의 제한: 순차적인 데이터 처리에는 적합하지만, 복잡한 시퀀스 모델링에는 한계가 있다.

4. Sequential 모델의 사용 예시

딥러닝 프레임워크 Keras에서 Sequential 모델을 사용하는 간단한 예제:

    from tensorflow.keras.models import Sequential
    from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
    
    model = Sequential([
        Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
        Dense(32, activation='relu'),
        Dense(10, activation='softmax')
    ])
    

이 모델은 입력층(100개의 특성) → 은닉층(64개 뉴런) → 은닉층(32개 뉴런) → 출력층(10개 뉴런)으로 구성된 기본적인 Sequential 모델이다.