從第一性原理出發的多變量微積分
線性層把輸入向量 x 送入權重矩陣 W，再加上一個偏置 b（嚴格來說，加了偏置之後這個映射是仿射的，線性再加一個平移，不過機器學習裡普遍還是把它叫作線性層）。前向計算很短：z = Wx + b。訓練還需要反向的計算：找出損失如何隨每一個輸入、每一個權重和每一個偏置變化。
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▶ 線性層的梯度