Die In-Sample-Genauigkeit im Vergleich zur Out-of-Sample-Genauigkeit ist ein grundlegendes Konzept im Deep Learning. Das Verständnis des Unterschieds zwischen diesen beiden Metriken ist von zentraler Bedeutung für die Erstellung, Bewertung und Bereitstellung neuronaler Netzwerkmodelle mit Python und PyTorch. Dieses Thema steht in direktem Zusammenhang mit dem Kernziel von Machine Learning und Deep Learning: der Entwicklung von Modellen, die