損失のプロット
モデルをフィッティングしたら、通常はトレーニングの損失曲線を確認して、値が収束しているかどうかをチェックします。model.fit() が返す history は辞書型で、トレーニングの損失を表す 'loss' というエントリを持っています。トレーニングの終盤でこの値がほぼ横ばいになっていることを確認しましょう。
この演習はコースの一部です
Python による金融のための Machine Learning
演習の手順
history.historyから損失（'loss'）をプロットしてください。history.historyの最後の損失値を小数点以下6桁に丸めて、プロットのタイトルに設定してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Plot the losses from the fit
plt.plot(____)
# Use the last loss as the title
plt.title('loss:' + str(round(____, 6)))
plt.show()