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深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——Day4
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上传时间: 2021-01-07
详细说明：主要内容
昨天我们已经成功训练了一个有效的神经网络，并且对官方提供的Fashion-MNIST数据集进行了分类，准确率达到了80%以上。但是这个准确率远远达不到应用的要求，那么，如何来提高神经网络的分类效率呢？这也就引出了我们接下来学习的内容：
数据归一化处理
回调函数的作用
数据归一化处理
归一化大家都不陌生，简单的理解，它的作用就是把你需要用到的数据经过处理后（通过某种算法）将其限制在你所规定的范围内。那么神经网络为什么需要归一化呢？我总结了以下几点：
取消量纲。举一个直观的例子，若样本x的一个特征A是从10000 -> 10000，另外一个特征B是从0.1 -> 1，这样在训练神经网络的
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