이제 model.summary() 함수를 호출해 모델 아키텍처를 검토하자.

print(model.summary())

▲ 그림 1-23 모델 아키텍처 검토

Param #는 모델이 훈련해야 할 가중치와 편향 개수다.

모델 아키텍처를 확인했다면 이제 모델을 컴파일하고 훈련을 시작하자. 예제에서는 sgd 옵티마이저의 학습 속도를 1.0으로 지정(lr=1)했지만, 실제로는 당면 문제에 맞춰 세심하게 튜닝해야 한다.

from keras import optimizers
sgd = optimizers.SGD(lr=1)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)