レイヤー

Dense()
Denseレイヤーのこと。最も基本の形。全結合層。ニューロン数、活性化関数を指定する。

他にもたくさんレイヤー（層）の種類がある。Convolutionary layers（基本、画像用）,Pooling layers,Recurrent layers(時系列用、LSTM layer,SimpleRNN layer,BaseRNN layer),Normailzation layers,Dropout layer,などなど。

入力層の次のレイヤーには、入力層のshapeを渡す。
Dense(32, Input_shape=(3, ), activation='relu')みたいに。

レイヤーは何層でも積み重ねられる。

ウェイト（w）

wは０〜１。

活性化関数

relu,softmax,tanh,sigmoid以外使われてるの見たことないなー。

optimizer

adamで。

loss function と metric

評価関数は損失関数とよく似ていますが，評価結果の値が訓練に直接使われることはありません．

学習率

loss / w *0.01 ←学習率
loss / w *学習率 = y ←yをwから引く（wを更新する）

検証

model.fit(valudation_split=0.2)←おー、便利。train_test_splitいらんってことだね。

２値分類の場合、出力層は２つ。
次回はバックプロパゲーションやる。