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`@@ -18,11 +18,11 @@`
`18`	`18`	`# 활성화 함수 적용은 물론, 컨볼루션 신경망을 만들기 위한 나머지 수치들은 알아서 계산해줍니다.`
`19`	`19`	`# 특히 Weights 를 계산하는데 xavier_initializer 를 쓰고 있는 등,`
`20`	`20`	`# 크게 신경쓰지 않아도 일반적으로 효율적인 신경망을 만들어줍니다.`
`21`		`-L1 = tf.layers.conv2d(X, 32, [3, 3])`
	`21`	`+L1 = tf.layers.conv2d(X, 32, [3, 3], activation=tf.nn.relu)`
`22`	`22`	`L1 = tf.layers.max_pooling2d(L1, [2, 2], [2, 2])`
`23`	`23`	`L1 = tf.layers.dropout(L1, 0.7, is_training)`
`24`	`24`
`25`		`-L2 = tf.layers.conv2d(L1, 64, [3, 3])`
	`25`	`+L2 = tf.layers.conv2d(L1, 64, [3, 3], activation=tf.nn.relu)`
`26`	`26`	`L2 = tf.layers.max_pooling2d(L2, [2, 2], [2, 2])`
`27`	`27`	`L2 = tf.layers.dropout(L2, 0.7, is_training)`
`28`	`28`

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