Acredito que ocorreu um equívoco nesse víde, pois o código do modelo possui a linha da normalização, como descrito abaixo:

Normalização

X_treino = X_treino/float(255)

modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)), keras.layers.Dense(256, activation=tensorflow.nn.relu), keras.layers.Dense(10, activation=tensorflow.nn.softmax) ])

modelo.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

modelo.fit(X_treino, Y_treino)

Logo, todo vez que a instrutora roda o modelo, ela está realizando a divisão dos dados por 255. Isso é um problema, visto que os nossos dados não se comportarão mais entre os valores de 0 até 1.

Realizei a inserção de camadas sem essa linha de código e o meu erro apresentou uma redução.