So sánh độ chính xác trong mẫu và độ chính xác ngoài mẫu là một khái niệm cơ bản trong học sâu, và việc hiểu rõ sự khác biệt giữa hai chỉ số này có tầm quan trọng cốt lõi trong việc xây dựng, đánh giá và triển khai các mô hình mạng nơ-ron bằng Python và PyTorch. Chủ đề này liên quan trực tiếp đến mục tiêu cốt lõi của học máy và học sâu: phát triển các mô hình