# O, X 문제
1. model. save_weights( 'model-weights.h5’)은 모델 구조와 파라미터를 함께 저장한다.

2. 드롭아웃 층에는 훈련되는 모델 파라미터가 없다.

3. 과소적합이 시작되기 전에 조기종료를 하는 이유는 컴퓨터의 자원을 아껴주는 데에 있다.

4. 케라스에서 드롭아웃이 평가와 예측을 사용될 경우 수동으로 적용해야 올바른 예측을 할 수 있다.

5. 세임 패딩은 출력 크기를 입력 크기와 동일하게 유지하는 반면, 밸리드 패딩은 필터가 적용 가능한 유효한 영역만을 대상으로 연산하여 출력 크기가 줄어든다.

6. 풀링은 가중치를 이용하여 평균값과 최대, 최솟값을 계산한다

7. 조기 종료를 위한 EarlyStopping 콜백을 제공하는 라이브러리는 텐서플로우이다.

8. 합성곱 신경망의 전체 구조는 합성곱 층 - 풀링층 - 밀집층 순서이며 풀링층에서 밀집층으로 이동할 때 차원을 1차원으로 펼쳐야 한다.

9. 합성곱은 밀집층과 비슷하게 입력과 가중치를 곱하고 절편을 더하는 비선형 계산이다.

10.폴링은 합성곱 층에서 만든 특성 맵의 가로세로 크기를 줄이는 역할을 한다.