Projeto prático sobre evitar ajustes excessivos usando regulação.
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Importação do conjunto de dados: foi utilizado um conjunto popular de dados Fashion MNIST neste projeto. Sendo este disponibilizado com Keras.
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Processamento de dados: (1) convertendo os rótulos em suas representações one-hot-ancoded. Os rótulos são dígitos de 0 a 9 para as 10 classes, com cada dígito representando uma classe única. Convertendo or rótulos de forma que cada rótulo seja um vetor de rótulo de 10 dimensões.
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Regularização: Assim como a normalização do peso, que os valores dos pesos serão regularizados e não se tornarão muito grandes, reduzindo assim o sobreajuste.
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Criando o experimento: criando um modelo; treinando-o; exibindo a precisão do treinamento e validação
