4. Initialization 앞으로 학습시킬 파라미터를 준비합니다. 이를 초기값을 설정한다 하여 initialize라고 합니다. 먼저, 필요한 파라미터 개수는 Fully-Connected layers의 개수 및 dimension에 따라 달라지므로 해당 정보를 argument로 받은 뒤 그에 맞게 weight와 bias를 initialize 합니다. 해당 세션에서는 총 4개의 layer로된 FC를 구성할 계획입니다. 그래서 model = [784, 128, 64, 10]와 같이 리스트 형태로 모델을 정의하도록 하겠습니다. 오직 MLP만 사용할 계획이므로 리스트로 표현하는 것만으로도 충분합니다. class Initializers: """Initializers Initializer list: xavier_..