Sequential モデルのコンパイル

この演習では、Sign Language MNIST データセットの文字分類に取り組みます。ただし、前の演習とは異なるネットワークアーキテクチャを採用します。層は少なくしますが、ノード数は増やします。さらに、過学習を防ぐためにドロップアウトを適用します。最後に、adamオプティマイザとcategorical_crossentropy損失を使ってモデルをコンパイルします。あわせて、kerasのメソッドでモデルのアーキテクチャのサマリーを表示します。なお、kerasはtensorflowからインポート済みで、順伝播型のkerasモデルがmodelとして定義されています。