① LSTM의 셀 클래스를 의미합니다.
- 첫 번째 인자: 메모리 셀의 개수
- dropout: 전체 가중치 중 50% 값을 0으로 설정하여 사용하지 않겠다는 의미
생성된 네트워크를 활용하여 모델을 훈련시킵니다(RNNCell과 동일한 코드이지만 결과를 확인하려고 또 한 번 실행합니다).
코드 7-13 모델 훈련
import time
units = 64
epochs = 4
t0 = time.time()
model = LSTM_Build(units)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
loss=tf.losses.BinaryCrossentropy(),
metrics=['accuracy'],
experimental_run_tf_function=False)
model.fit(train_data, epochs=epochs, validation_data=test_data, validation_freq=2)