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baseline

import tensorflow.keras.layers as layers
baseline_model = keras.Sequential(
[
 layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(NUM_WORDS,)),
 layers.Dense(16, activation='relu'),
 layers.Dense(1, activation='sigmoid')
]
)
baseline_model.compile(optimizer='adam',
      loss='binary_crossentropy',
      metrics=['accuracy', 'binary_crossentropy'])
baseline_model.summary()

baseline_history = baseline_model.fit(train_data, train_labels,
          epochs=20, batch_size=512,
          validation_data=(test_data, test_labels),
          verbose=2)

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