[정정] 어떤 optimizer가 좋다고 확정하기 어렵다. 모델이 다른 가중치, 다른 테스트 케이스를 사용했기 때문에 정확하다고 말할 수 없다. [참고로 konlpy tag 중 Okt를 사용해 감성 분류, Kkma를 사용해 키워드 추출을 했다] keras의 optimizer 중에 rmsprop과 adam이 그나마 단점을 잘 보완한 애들이라고 배웠다. adam은 rmsprop에 학습 step까지 조절한 꽤나 훌륭한 optimizer라고 알고 있었다. 그래서 당연히 adam(아담) 짱을 외치며 adam을 optimizer로 선택했었다. 그런데 긍정, 부정 예측에 있어서 만족스럽지 못한 결과를 금방 얻어 버렸다. 캡처를 깜빡했지만 adam으로 학습한 결과 아래 문장 '오버핏이라 핏은 이쁘게 촤악 나오긴한다.'..
