model.compile(loss='binary_crossentropy', 	# fonction de perte
	optimizer='adam', 						# optimiseur (solveur)
	metrics=['accuracy', 'mse'])			# données à garder

#
# batch_size is the number of samples per gradient update
# 
history = model.fit(X, y, epochs=500, batch_size=32)