Intro.8-1장에서 합성곱 신경망의 주요 개념들을 살펴봤다.필터 크기, 패딩, 스트라이드, 풀링 등 설정할 게 많았는데, 이걸 일일이 직접 계산할 필요는 없다.복잡한 계산은 Keras API가 다 해주기 때문에, 우리는 직관적으로 층의 구조만 설계하면 된다.이번엔 Fasion MNIST 데이터를 적용해서 합성곱 신경망을 실습해보자!(과연 7장의 심층신경망보다 성능이 더 좋을지 지켜봅시다!)  1. 데이터 준비7장에서 했던 것과 동일하게 데이터 불러옴 + 데이터 살펴보기이전과 유사하게 255로 나눠서 전처리하고, 훈련/검증세트 분리⭐단, `reshape` 할 때 1차원으로 펼치지 않음 + 깊이(채널) 차원 추가  2. 합성곱 신경망(CNN) 만들기keras의 `Sequential()`클래스에다가 `ad..