回答編集履歴
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簡単な解決策を発見したので追記
test
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@@ -207,3 +207,15 @@
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[PythonとKerasによるディープラーニング](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A8Keras%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0-Francois-Chollet/dp/4839964262/)
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ここまで説明して申し訳ないですが、質問のコードにあるload_mnistのnormalizeというオプションは画素値を0~1の間に正規化してくれるオプションと思われるので、そこをTrueにするだけで上手くいく可能性が高いです。
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(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=True)
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誤字を修正
test
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正解データは0~9の数字10個なのでランダムに選択すると、正解率は10％になります。
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つまり全く学習していない
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つまり全く学習していないモデルであると言えます。
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