<jupyter_start><jupyter_text>create model<jupyter_code>model = tf.keras.models.Sequential()
# solve XOR model
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)))  # input layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='sigmoid'))  # 기능 layer
# model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='sigmoid'))  # 기능 layer
# model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='sigmoid'))  # 기능 layer
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))                         #  output layer
                  # 시그모이드를 쓴다는 함수 : 활성화 함수(activation function)
                                                          # units와 activation은 꼭 넣어줘야 한다. units는 노드의 숫자와 같다. 
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=['acc'])
# tf.keras.utils.plot_model(model, show_shapes=True)
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)
# model.predict([[0,1]])     # epochs : 100, loss : 0.3270
# model.predict([[0,1]])     # epochs : 100, loss : 0.1999
model.predict([[0,1]])       # 성능을 좋게 하려면 epochs를 높이거나 Dense값을 올리거나 기능 layer를 더 늘린다.   loss는 낮으면 낮을수록 좋고 정확도는 높으면 높을수록 좋다. 
model.evaluate(x_train, y_train)<jupyter_output><empty_output>
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