Dokładność w próbie w porównaniu z dokładnością poza próbą to fundamentalna koncepcja głębokiego uczenia się, a zrozumienie różnicy między tymi dwiema metrykami ma kluczowe znaczenie dla tworzenia, oceny i wdrażania modeli sieci neuronowych z wykorzystaniem Pythona i PyTorcha. Ten temat bezpośrednio odnosi się do głównego celu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się: tworzenia modeli, które…