Como destacado em vários tópicos desta aula, há um erro no código relacionado as normalizações repetidas.
No entanto, não há uma correção na vídeo aula ou nota avisando especificamente sobre isso.
Isso pode provocar um entendimento equivocado de alunos mais leigos sobre a relação desempenho x profundidade de uma rede neural (que não necessariamente é "quanto mais profunda pior o desempenho").
Att
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi Matheus! Tudo bem com você?
Desculpa a demora em te trazer um retorno.
De fato, as repetidas divisões por 255 nos dados deixa o conjunto fora do esperado, fazendo o modelo ter mais dificuldade em aprender e gera um loss fora do esperado.
Portanto, peço desculpas pela ausência de um informativo ou correção dessa prática que novamente ocorre em outra aula e posso te afirmar que logo será postada alguma Errata quanto a esse ponto no curso.
Se você tiver mais reclamações, sugestões ou elogios pode contar aqui no fórum ou informar ao final do curso junto a nota. Pode contar comigo!
Bons estudos!