[TensorFlow] Add Layer 예제
tf.keras.layers.Add 레이어는 여러 개의 레이어의 출력을 더하여 새로운 특징 맵을 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 다양한 정보를 결합하여 더 풍부한 표현을 얻을 수 있습니다. 아래는 tf.keras.layers.Add 레이어를 사용한 예제입니다.
import tensorflow as tf
## 더미 데이터 생성
data_1 = tf.random.normal(shape=(4, 8))
data_2 = tf.random.normal(shape=(4, 8))
## Add 레이어 정의
add_layer = tf.keras.layers.Add()
## Add 레이어 실행
added_data = add_layer([data_1, data_2])
print("Data 1:")
print(data_1)
print("\nData 2:")
print(data_2)
print("\nAdded data:")
print(added_data)`
위 예제에서는 tf.keras.layers.Add 레이어를 사용하여 두 개의 4x8 크기의 더미 데이터에 대한 레이어를 정의하고 실행합니다. 입력 데이터는 리스트로 전달되며, 리스트 내의 데이터가 더해집니다.
실행 결과 예시:
Data 1:
[[ 0.19825125 1.1979328 -0.28741616 -1.5421282 0.8891301 -0.22915311 0.4952665 -1.495061 ]
[ 0.4155704 1.222016 -1.292963 -0.00379168 0.19375022 -0.00823626 -0.11425814 1.3266648 ]
[ 0.7318879 0.09900546 0.39777476 0.00289543 0.07826167 -0.3801657 1.6269021 0.3198458 ]
[ 1.1050206 -0.23414391 -0.59463257 0.11600929 -0.6698618 0.26792502 0.2186425 0.42196214]]
Data 2:
[[ 0.07387532 -0.54647434 1.0520245 -1.1459578 -0.49555087 1.0697817 -1.4447562 1.0271592 ]
[ 0.6962219 0.6931516 -1.8708332 -0.556748 -0.5080402 -0.7537347 1.1707999 -0.07052265]
[ 0.03346807 -0.0364176 -0.5255992 0.2631509 -0.17416343 0.01389667 0.6603225 -0.40770808]
[-0.114729 -0.40512362 -1.2700367 0.3911274 1.6140592 -1.2943664 -0.4284253 -0.4910135 ]]
Added data:
[[ 0.27212656 0.65145844 0.7646083 -2.688086 0.39357924 0.8406286 -0.9494897 -0.46790183]
[ 1.1117923 1.9151672 -3.1637964 -0.5605397 -0.31428998 -0.76197094 1.0565418 1.2561421 ]
[ 0.76535696 0.06258786 -0.12782442 0.26604632 -0.09590176 -0.36626905 2.2872245 -0.08786231]
[ 0.9902916 -0.63926756 -1.8646693 0.5071367 0.9441974 -1.0264413 -0.20978281 -0.06905139]]`
위에서 확인할 수 있듯이, 입력 데이터의 각 요소가 더해져 출력됩니다. tf.keras.layers.Add 레이어를 사용하여 여러 개의 레이어의 출력을 더하여 다양한 정보를 결합할 수 있다.