4.모델 실행 만든 딥러닝을 실행시키고 결과 확인

만들어 놓은 모델을 실행시키는 부분입니다.

model.compile(loss=binary_crossentropy, optimizer='adam', metrics=['accuracy']) ----- ➊
history = model.fit(X, y, epochs=5, batch_size=16) ----- ➋

model.compile() 함수는 앞서 만든 model의 설정을 그대로 실행하라는 의미입니다. 그런데 함수 내부에 loss, optimizer, metrics 등 키워드들이 들어 있습니다. 이것은 앞 단계에서 만들어진 딥러닝 구조를 어떤 방식으로 구동시키고 어떻게 마무리할 것인지와 관련된 옵션들인데, 둘째 마당과 셋째 마당에서 자세히 배울 것입니다.

딥러닝은 여러 층이 쌓여 만들어진다는 설명을 이미 한 바 있습니다. 그런데 딥러닝의 기본 방식은 이 층들을 한 번만 통과하는 것이 아니라 위아래로 여러 차례 오가며 최적의 모델을 찾는 것입니다. 몇 번을 오갈 것인지, 그리고 한 번 오갈 때 몇 개의 데이터를 사용할 것인지정하는 함수가 model.fit() 함수입니다. 앞으로 이 역시 자세히 설명할 것입니다.