the_squential_model_api.md

#The Squential Model API #Keras 순차 모델 API

시작하기 전에 keras 시작 가이드를 읽어 보세요.

##useful attributes of model model.layes is a list of the layers added to the model.

#Sequential model methos #순차 모델 메소드 ###compile 함수

compile(self, optimizer, loss, metrics=[], sample_weight_model=None)

###인자값

optimizer : 문자열(옵티마이져의 이름) 혹은 옵티마이져 객체

loss : 문자열(오브젝티브 함수의 이름) 혹은 오브젝티브 객체

metrics : 학습 및 테스팅시 사용할 평가 지표. 일반적으로 정확도(accuracy)를 사용 metrics=['accuracy']

sample_weight_mode:if wou need to do timestep-wise sample weighting(2D weights), set to "temporal". "None" defaults to sample-wise weights(1D).

kwargs: for Theano backend, ehtese are passed into K. function. ignored for Tensorflow backend.

###예제

model = Sqeuential()
model.add(Dense(32,input_shape=(500,)))
model.add(Dense(10,actiovation='softmax')) model.compile(optimized='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

###fit 함수 fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None)