Tensorflow2.0學習（3）：數據的歸一化與回調函數的使用

數據歸一化的做用 能夠加快梯度降低求解最優解的速度，減小迭代次數。 能夠在必定程度上提升模型的訓練效果：將不一樣數據的特徵映射到同一維度上，防止有些數據的特徵佔主導。 回調函數的做用與使用簡單說明 回調函數是人與機器的一種很好的交互方式，可在訓練過程當中對epoch結果進行判斷，而沒必要等到訓練完成再判斷。 一些常見的回調函數： keras.callbacks.EarlyStopping:在監視到

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