배치(batch) : 모델의 가중치를 한번 업데이트시킬 때 사용되는 샘플들의 묶음 100개의 훈련 샘플이 있고, 배치사이즈가 20이라면 20개의 샘플 단위마다 모델의 가중치를 한번씩 업데이트 시킨다. 그러므로 5번 가중치가 업데이트 될것이다. 하나의 데이터셋을 5개의 배치로 나누어 훈련을 진행했다고 볼 수 있다. 에포크(epoch) : 딮러닝에서는 학습의 횟수를 의미한다. 에포크가 10이고, 배치 사이즈가 20이라면 가중치를 5번 업데이트하는 것을 10번 반복한다. 결과적으로 가중치가 총 50번 업데이트된다. history = model.fit(partial_x_train,partial_y_train, epochs=20, batch_size=512, validation_data=(x_val,y_val))..