[Learning_rate]

<== 작으면 꼼꼼하나 학습속도가 오래걸림, 크면 최적위치 못찾고 옆으로 왔다갔다거림.

파라미터의 최적화 알고리즘 (A)의 최소를 향해 이동하는 동안 각 반복에서 스텝 크기를 결정하는 손실 함수

 

 

model.compile(loss='binary_crossentropy',

              optimizer=RMSprop(learning_rate =0.001),

              metrics=['accuracy'])