深度学习基础知识（学习笔记）

训练误差：指模型在训练数据集上的误差 泛化误差：指模型在任意一个测试数据样本表现出的误差的期望 欠拟合：无法的到较小训练误差 过拟合：训练误差远小于测试数据得到的误差 影响因数：模型复杂度与训练数据的大小 交叉熵损失函数 ndarray.concat函数 x = [[1,1],[2,2]] y = [[3,3],[4,4],[5,5]] z = [[6,6], [7,7],[8,8]] conca

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