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모델을 훈련한 후 최종적으로 모델을 평가할 땐 evaluate를 사용한다.<syntaxhighlight lang="python">
모델을 훈련한 후 최종적으로 모델을 평가할 땐 evaluate를 사용한다.<syntaxhighlight lang="python">
test_loss, test_add = models.evaluate(test, lables)
test_loss, test_add = models.evaluate(test, lables)
</syntaxhighlight>
== 시각화 ==
다음과 같은 코드로 훈련의 결과를 시각화 할 수 있다.(각 에포크마다 loss가 어떻게 변하는지...)<syntaxhighlight lang="python">
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(loss) + 1)
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>