<jupyter_start><jupyter_text>컨볼루션 계층 -> 풀링 계층 -> 완전 연결 계층<jupyter_code>import tensorflow as tf

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("./mnist/data/", one_hot=True)
# 1차원 입력 데이터 개수, 마지막 차원 : 특징 개수, 회색조 이미지여서 색상이 1개라서 1을 사용 
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>1번째 CNN 계층 구성1. 3 X 3크기의 커널을 가진 컨볼루션 계층을 만듦2. 입력층 X와 첫 번째 계층의 가중치 W1을 가지고 오른쪽과 아래쪽으로 한 칸씩 움직이는 32개의 커널을 가진 컨볼루션 계층을 만듦    - `padding='SAME'`은 커널 슬라이딩 시 이미지의 가장 외곽에서 한칸 밖으로 움직이는 옵션<jupyter_code>W1 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 32], stddev=0.01))
L1 = tf.nn.conv2d(X, W1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
L1 = tf.nn.relu(L1)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>풀링 계층 구성<jupyter_code>L1 = tf.nn.max_pool(L1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                   padding='SAME')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>2번째 CNN 계층 구성<jupyter_code>W2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 32, 64], stddev=0.01))
L2 = tf.nn.conv2d(L1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
L2 = tf.nn.relu(L2)
L2 = tf.nn.max_pool(L2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                   padding='SAME')

print(L2)<jupyter_output>Tensor("MaxPool_16:0", shape=(?, 7, 7, 64), dtype=float32)<jupyter_text>완전 연결 계층(fully connect layer) 구성<jupyter_code>W3 = tf.Variable(tf.random_normal([7 * 7 * 64, 256], stddev=0.01))
L3 = tf.nn.conv2d(L1, W2, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
L3 = tf.nn.relu(L2)
L3 = tf.nn.max_pool(L2, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1],
                   padding='SAME')<jupyter_output><empty_output>
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