딥러닝 코드에 Batch Normalization 적용해보기 질문입니다

해당 강의 8:18 에서

self.layers를 선언할 때,

Layer(input_dim, 256. batch_norm, dropout),

Layer(256, 256, batch_norm, dropout),

Layer(256, 128, batch_norm, dropout),

으로 계층들을 선언을 하는 과정에서,

1. Layer들을 선언 했을 때, Layer 클래스 안에 있는 init 매소드만 실행이 되서 생성된 Layer 객체들 안에 self.layer에 값들이 할당이 된것인지

2. .Layer 객체들에서 forward 매소드에서 필요한 인자 (x)를 할당받은 부분이 없기 때문에 DNNModel 클래스의 self.layers를 할당하는 과정에서는 Layer 객체들의 forward 매소드가 실행을 하지 않은 것인지

    

2가지 질문을 드립니다.