From 7e76bdf459a9d85fbd107b4aadcda27ef2754eed Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Denny-Hwang <48212469+Denny-Hwang@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 29 Oct 2019 23:04:34 +0900
Subject: [PATCH] Update constraints.md

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 sources/constraints.md | 30 +++++++++++++++---------------
 1 file changed, 15 insertions(+), 15 deletions(-)

diff --git a/sources/constraints.md b/sources/constraints.md
index 168bfbec..9965bd82 100644
--- a/sources/constraints.md
+++ b/sources/constraints.md
@@ -1,10 +1,10 @@
-## 제약의 사용법
+## 제약의 사용법<sub>Usage of constraints</sub>
 
-`constraints` 모듈의 함수는 최적화 과정에서 네트워크 매개변수에 제약(예시. 비음수)을 설정할 수 있도록 합니다.
+`constraints` 모듈의 함수는 최적화 과정에서 네트워크 매개변수<sub>parameter</sub>에 제약(예시. 음수가 되지 않도록 하기)을 설정할 수 있도록 합니다.
 
-페널티는 각 레이어 별로 적용됩니다. API의 구체사항은 레이어마다 다를 수 있지만, `Dense`, `Conv1D`, `Conv2D` 그리고 `Conv3D` 레이어는 통일된 API를 가집니다.
+페널티는 각 층<sub>layer</sub> 별로 적용됩니다. API의 구체사항은 층마다 다를 수 있지만, `Dense`, `Conv1D`, `Conv2D` 그리고 `Conv3D` 층은 통일된 API를 가집니다.
 
-이러한 레이어들은 2가지 키워드 인수를 노출합니다:
+이러한 층들은 2가지 키워드 인수를 노출합니다:
 
 - 주요 가중치 행렬에 대한 `kernel_constraint`
 - 편향에 대한 `bias_constraint`
@@ -17,7 +17,7 @@ model.add(Dense(64, kernel_constraint=max_norm(2.)))
 
 ---
 
-## 사용가능한 제약
+## 사용가능한 제약<sub>Available constraints</sub>
 
 <span style="float:right;">[[source]](https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/constraints.py#L22)</span>
 ### MaxNorm
@@ -28,18 +28,18 @@ keras.constraints.MaxNorm(max_value=2, axis=0)
 
 MaxNorm 가중치 제약.
 
-각 히든 레이어에 대응하는 가중치를 제약해서
+각 은닉층<sub>hidden layer</sub>에 대응하는 가중치를 제약해서
 가중치의 노름이 특정 값 이하가 되도록 합니다.
 
 __인수__
 
 - __max_value__: 입력 가중치의 최대 노름
 - __axis__: 정수, 가중치 노름을 계산할 축.
-    예를 들어, 어느 `Dense` 레이어의 가중치 행렬이
+    예를 들어, 어느 `Dense` 층의 가중치 행렬이
     `(input_dim, output_dim)`의 형태를 취할 때,
     `axis`를 `0`으로 설정해서 `(input_dim,)`의 길이를 갖는
     각 가중치 벡터를 제약할 수 있습니다.
-    `data_format="channels_last"`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`레이어의 경우,
+    `data_format="channels_last"`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`층의 경우,
     가중치 텐서는
     `(rows, cols, input_depth, output_depth)`의 형태를 가지며,
     `axis`를 `[0, 1, 2]`로 설정하여
@@ -60,7 +60,7 @@ __참고__
 keras.constraints.NonNeg()
 ```
 
-가중치가 비음수가 되도록 제약합니다.
+가중치가 음수가 되지 않도록 제약합니다.
 
 ----
 
@@ -71,16 +71,16 @@ keras.constraints.NonNeg()
 keras.constraints.UnitNorm(axis=0)
 ```
 
-각 히든 레이어 유닛에 대응하는 가중치가 단위 노름을 가지도록 제약합니다.
+각 은닉 유닛<sub>hidden unit</sub>에 대응하는 가중치가 단위 노름을 가지도록 제약합니다.
 
 __인수__
 
 - __axis__: 정수,가중치 노름을 계산할 축.
-    예를 들어, 어느 `Dense` 레이어의 가중치 행렬이
+    예를 들어, 어느 `Dense` 층의 가중치 행렬이
     `(input_dim, output_dim)`의 형태를 취할 때,
     `axis`를 `0`으로 설정해서 `(input_dim,)`의 길이를 갖는
     각 가중치 벡터를 제약할 수 있습니다.
-    `data_format='channels_last'`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`레이어의 경우,
+    `data_format='channels_last'`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`층의 경우,
     가중치 텐서는
     `(rows, cols, input_depth, output_depth)`의 형태를 가지며,
     `axis`를 `[0, 1, 2]`로 설정하여
@@ -98,7 +98,7 @@ keras.constraints.MinMaxNorm(min_value=0.0, max_value=1.0, rate=1.0, axis=0)
 
 MinMaxNorm 가중치 제약.
 
-각 히든 레이어에 대응하는 가중치를 제약해서
+각 은닉층에 대응하는 가중치를 제약해서
 가중치의 노름이 상한과 하한 사이의 값을 가지도록 합니다.
 
 __인수__
@@ -113,11 +113,11 @@ __인수__
     매 단계마다 가중치가 리스케일되어
     원하는 간격 사이의 값에 천천히 가까워지도록 함을 말합니다. 
 - __axis__: 정수, 가중치 노름을 계산할 축.
-    예를 들어, 어느 `Dense` 레이어의 가중치 행렬이
+    예를 들어, 어느 `Dense` 층의 가중치 행렬이
     `(input_dim, output_dim)`의 형태를 취할 때,
     `axis`를 `0`으로 설정해서 `(input_dim,)`의 길이를 갖는
     각 가중치 벡터를 제약할 수 있습니다.
-    `data_format='channels_last'`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`레이어의 경우,
+    `data_format='channels_last'`의 데이터 포맷을 갖는 `Conv2D`층의 경우,
     가중치 텐서는
     `(rows, cols, input_depth, output_depth)`의 형태를 가지며,
     `axis`를 `[0, 1, 2]`로 설정하여