La precisión dentro de la muestra en comparación con la precisión fuera de la muestra es un concepto fundamental en el aprendizaje profundo, y comprender la distinción entre estas dos métricas es fundamental para construir, evaluar e implementar modelos de redes neuronales con Python y PyTorch. Este tema se relaciona directamente con el objetivo principal del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo: desarrollar modelos que