- $W$ 的形状为
输入单元数，输出单元数 - $b$ 形状为
输出单元数 - 训练时 $X$ 形状为
(batch_size, 第一层单元数)，实际乘法过程类似于[W @ X[i] for i in range(batch_size)] - 预测时，$X$ 的形状应该是
(n, 第一层单元数)，其中n是预测时样本的数量。这里的n可以是任意正整数，包括 1（即单个样本的预测）。
Article title：4.2.mlp
Article author：Julyfun
Release time：Aug 13, 2024
Original link：https://how-to.fun/blog/notes/julyfun/技术学习/d2l/42mlp
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