앞의 compile() 메서드에서 옵티마이저, 손실, 측정 지표의 매개변수 값을 문자열로 지정했습니다(예를 들어 “rmsprop”). 이런 문자열은 실제로는 편의를 위한 단축어이며 해당 파이썬 객체로 변환됩니다. 예를 들어 "rmsprop"은 keras.optimizers.RMSprop()이 됩니다. 중요한 것은 다음과 같이 매개변수를 인스턴스 객체로 지정할 수도 있다는 것입니다.

model.compile(optimizer=keras.optimizers.RMSprop(),
              loss=keras.losses.MeanSquaredError(),
              metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy()])

이는 사용자 정의 손실이나 측정 지표를 전달하고 싶을 때 유용합니다. 또는 사용할 객체를 상세히 설정하고 싶을 때입니다. 예를 들어 다음과 같이 옵티마이저의 learning_rate 매개변수를 바꿀 수 있습니다.⁶

model.compile(optimizer=keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-4),
              loss=my_custom_loss,
              metrics=[my_custom_metric_1, my_custom_metric_2])

7장에서 사용자 정의 손실과 측정 지표를 만드는 방법을 알아보겠습니다. 일반적으로 밑바닥부터 자신만의 손실, 측정 지표, 옵티마이저를 만들 필요가 없습니다. 케라스는 사용자에게 필요한 다양한 옵션을 기본적으로 제공하기 때문입니다.