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예를 들어, 이미지의 28 x 28개의 픽셀들을 입력값으로 취하는 신경망을 보자. 28 x 28 = 784 784개의 각 뉴런들은 각 픽셀의 밝기를 나타냄. 검은 픽셀 : 0 하얀 픽셀 : 1 신경망 안에서 이러한 숫자들을 입력값이라고 부름 큰 입력값이 주어질수록 각각의 신경망이 더 큰 정도로 활성화 됨. 이 모든 784개의 뉴런이 신경망의 입력층을 구성하게 됨. 출력층은 총 10개의 뉴런을 가지고 있고, 각각의 뉴런은 0~9 숫자를 대표함. 이 뉴런들은 숫자와 입력값이 일치하는 정도를 나타냄(0~1 사이 값으로) 각각의 뉴런은 시그모이드 함수로 압축하기 전에 가중치에 더한 값인 bias를 가짐. 중간에 16개의 hidden layer는 각각의 16개의 bias를 가진 784x16개의 가중치를 의미함. ..