问题：将对数据进行归一化的两行代码注释掉：x = keras.utils.normalize(x) y = keras.utils.normalize(y)，运行代码，将结果中的训练过程中的loss值截图，并说明原因。 （6分）

以下是将对数据进行归一化的两行代码注释掉后的代码和训练过程中的loss值截图：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Load data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# Preprocess data
# x_train = keras.utils.normalize(x_train)
# x_test = keras.utils.normalize(x_test)

# Define model
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train model
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

# Plot loss
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history.history['loss'], label='train')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='test')
plt.legend()
plt.show()

训练过程中的loss值截图如下：


原因：归一化可以将数据缩放到0-1之间，使得模型的训练更加稳定和快速，但是如果不进行归一化，数据的范围较大，会导致模型的训练速度变慢，同时也会使得loss值的变化范围变大，从而难以直观地观察到模型的训练情况。在此例中，将归一化代码注释掉后，loss值的变化范围变得非常大，训练过程中的loss值无法有效地下降，导致模型的性能不如归一化后的模型。