深度学习-核对矩阵维度

在编写深度神经网络程序时，出现的很多问题都是由于矩阵的维度不对引起的，而且这个问题非常难查。而且python有时候还会改变矩阵的维度（例如之前我们学到的python广播化），所以我们需要经常核对矩阵的维度，使他们的维度与我们预料中的保持一致。 上面是一个五层的神经网络，输入层有2个元素，所以n[0] =2，第一层有三个元素，所以n[1] =3，所以w[1]为(3,2)其他层同理。 因此单个训练样本

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