레이어 수를 지정하는 기능이 적용되었다. hypernet layer를 더욱 deep하게 확장시킬 수 있는 기능. 

아마 https://arca.live/b/aiart/60680510의 nn.Linear()에서 레이어를 늘리는 방법 그대로 업뎃이 들어간 것 같음. 

현재 1,2,1이라고 되어 있는 모델은 기존의 단순한 2-layered 모델이고, 이 모델을 위에서 예시를 들었던 1, 2, 4, 2, 4, 1로 바꾸면 5-layer가 되는 형식이다.

위처럼 Hidden Layer 층이 늘어난단 것은  학습에서 모델이 쓸 수 있는 잠재공간이 늘어난단 뜻이니까, 이럴 경우 훨씬 더 학습이 엇나갈 일이 줄어들고 디테일을 잘 캐치할 가능성이 높아지는 대신 시간이 더 많이 소모되는 단점이 있음. 

https://arca.live/b/aiart/60815668

위 독자연구 3번에서 layer에 따른 차이를 볼 수 있다. (이때는 Seed 통일을 안 해서 차이를 알아보기가 힘들 것 같음) 

+ 자동좌가 commit하면서 현재시간 기준으로 이전 모델과 호환성을 맞췄다고 하니 학습에는 크게 문제가 없을 것 같음. 나중에 deep layer 학습 후 경과 써보려고 함.