model.fit()을 호출하면 X_train과 y_train으로 학습된다. 전체 학습 데이터에 수행되는 반복을 나타내는 에포크를 100으로 설정하고, 배치 사이즈는 64로 설정했으므로 64개 샘플마다 미니 배치로 학습하는 것을 100번 반복한다. 하지만 과적합을 방지하기 위해 조기 종료(early_stop)를 설정했기 때문에 기울기가 줄어들다가 다시 늘어나는 지점이 있다면 모델이 스스로 100번이 되기 전에 학습을 종료할 것이다. 다음 출력값은 예시이므로, 같은 코드로 실습하더라도 결과는 다를 수 있다.

history = model.fit(X_train_sp, y_train,
                    epochs=100, batch_size=64, callbacks=early_stop, 
                    validation_split=0.2, use_multiprocessing=True)