从第一性原理出发的多变量微积分
线性层把输入向量 x 送入权重矩阵 W，再加上一个偏置 b（严格来说，加了偏置之后这个映射是仿射的——线性再加一个平移，不过机器学习里普遍还是把它叫作线性层）。前向计算很短：z = Wx + b。训练还需要反向的计算：找出损失如何随每一个输入、每一个权重和每一个偏置变化。
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▶ 线性层的梯度