Antes de continuar, vamos a implementar algunas mejoras básicas. Algunas tienen un enfoque puramente didáctico y nos permitirán estudiar el comportamiento de nuestra red neuronal:
- Desordenación del dataset de entrenamiento
- Validación durante el entrenamiento
- Control de los mensajes generados durante el entrenamiento
- Obtención de la exactitud tras cada epoch
- Obtención de la exactitud para un dataset de pruebas
- Obtención del número de actualizaciones
- Obtención del histórico de los parámetros
- Inicialización de la semilla de números aleatorios