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-## Model visualization
+## 모델 시각화
 
-Keras provides utility functions to plot a Keras model (using `graphviz`).
+케라스는 (`graphviz`를 사용해서) 케라스 모델을 플롯팅하기 위한 유틸리티 함수를 제공합니다.
 
-This will plot a graph of the model and save it to a file:
+아래 예시는 모델의 그래프를 플롯팅하고 그 결과를 파일로 저장합니다:
 ```python
 from keras.utils import plot_model
 plot_model(model, to_file='model.png')
 ```
 
-`plot_model` takes four optional arguments:
+`plot_model`는 네가지 인수를 전달받습니다:
 
-- `show_shapes` (defaults to False) controls whether output shapes are shown in the graph.
-- `show_layer_names` (defaults to True) controls whether layer names are shown in the graph.
-- `expand_nested` (defaults to False) controls whether to expand nested models into clusters in the graph.
-- `dpi` (defaults to 96) controls image dpi.
+- `show_shapes`(디폴트값은 False)는 결과의 모양을 그래프에 나타낼 것인지 조정합니다.
+- `show_layer_names`(디폴트값은 True)는 레이어의 이름을 그래프에 나타낼 것인지 조정합니다.
+- `expand_nested`(디폴트값은 False)는 중첩된 모델을 그래프상에서 클러스터로 확장할 것인지 조정합니다.
+- `dpi`(디폴트값은 96)는 이미지 dpi를 조정합니다.
 
-You can also directly obtain the `pydot.Graph` object and render it yourself,
-for example to show it in an ipython notebook :
+또한 직접 `pydot.Graph`오브젝트를 만들어 사용할 수도 있습니다, 
+예를들어 ipython notebook에 나타내자면 :
 ```python
 from IPython.display import SVG
 from keras.utils import model_to_dot