深度學習基礎知識（學習筆記）

訓練誤差：指模型在訓練數據集上的誤差 泛化誤差：指模型在任意一個測試數據樣本表現出的誤差的期望 欠擬合：無法的到較小訓練誤差 過擬合：訓練誤差遠小於測試數據得到的誤差 影響因數：模型複雜度與訓練數據的大小 交叉熵損失函數 ndarray.concat函數 x = [[1,1],[2,2]] y = [[3,3],[4,4],[5,5]] z = [[6,6], [7,7],[8,8]] conca

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