在深度学习中，数据预处理是至关重要的一步。适当的归一化和标准化可以显著提升模型的训练效果，确保模型更快收敛并达到更高的精度。数据预处理不仅能减少训练时间，还能提高模型的泛化能力，避免过拟合。虽然简单的全连接层模型在MNIST数据集上表现良好，但面对更复杂的任务时，需要设计更复杂的网络结构并进行超参数调优。选择合适的网络结构，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），并通过调整学习率、批处理大小、网络层数等超参数，能够优化模型性能。同时，使用Dropout或L2正则化等技术可以防止模型过拟合。
