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