
## 학생 실습 진행 흐름

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MNIST 자동 불러오기
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훈련 60,000개·시험 10,000개 확인
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28×28 손글씨 이미지 시각화
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훈련·검증·시험자료 구성
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uint8 → float32
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픽셀값 0~255 → 0~1
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Flatten: 28×28 → 784
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Dense 512 + ReLU
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Dense 10 + Softmax
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RMSprop으로 Python 실제 학습
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Train·Validation Loss와 Accuracy
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시험 정확도 평가
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혼동행렬·숫자별 Precision·Recall·F1
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오분류 이미지와 혼동 숫자쌍 확인
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Epoch·Batch size·학습률 비교
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Dropout·Early Stopping 적용
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최적 DNN 선정
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간단한 CNN 구축
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DNN과 CNN 성능 비교
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