全连接层linear的用法
全连接层（linear layer）是神经网络中的一种常用层次结构，常用于将输入数据映射到输出空间，通过学习权重和偏置参数来建立输入和输出之间的线性关系。在本文中，我们将详细介绍全连接层的用法，并回答一些与其相关的问题。
一、全连接层的定义和功能
全连接层，也被称为线性层或者仿射层，在神经网络中起到了一个重要的作用。它的功能是将输入数据与权重矩阵相乘，然后加上偏置向量，最后通过激活函数输出。
具体来说，对于输入数据
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