Method loss

code/chapter6.py:212–219

参数说明： y_true：训练的 n 个样本的真实值， 形状为(n,m)数组； y_pred：训练的 n 个样本的预测值， 形状为(n,m)数组；

(y_true, y_pred)

    @staticmethod
    def loss(y_true, y_pred):
        """
        参数说明：
        y_true：训练的 n 个样本的真实值， 形状为(n,m)数组；
        y_pred：训练的 n 个样本的预测值， 形状为(n,m)数组；
        """
        (n, _) = y_true.shape
        return 0.5 * np.linalg.norm(y_pred - y_true) ** 2 / n

    @staticmethod
    def grad(y_true, y_pred, z, acti_fn):