2.8.2 모델 컴파일
모델을 훈련시키기 전에 훈련 과정에 필요한 매개변수를 정의해야 한다. 훈련 매개변수는 compile 메서드에 전달하며, 다중 레이어 퍼셉트론의 훈련 과정에 필요한 매개변수는 다음과 같다.
• 옵티마이저: 프로젝트에서는 adam 옵티마이저를 사용한다. adam은 케라스에 널리 사용하는 옵티마이저로 튜닝 없이도 대부분의 데이터셋에 잘 동작한다.
• 손실 함수: 이진 분류 문제이므로 binary_crossentropy를 loss 함수로 사용하자.
• 평가 지표(metrics): 평가 지표는 accuracy를 사용한다. accuracy는 올바르게 분류된 샘플의 비율로 계산한다.
이제 compile() 함수를 다음과 같이 호출하자.
# 모델을 컴파일한다 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])