【 在 chunhui 的大作中提到: 】
: 这个 很多维度的向量 维度都加起来就是参数数量？这些向量数是不是对应的神经元链接数？

这个维度， 你可以认为是不同的属性， 比如颜色， 会有红，黄， 蓝， 透明度之类的。
一个物品， 会有长宽高，重量， 价格， 制造时间， 保质期， 成本等等的。
一个人也类似。
每一个物品的总和构成一个样本集， 模型就建立在这个样本集的拟合上， 样本和维度是连乘的关系，而不是简单相加。
至于这些维度换算关系， 并不需要有严格限定，不同的网络结构设计可以不一样。
还是以颜色为例， 你有一副图， 有一万个像素， 每个像素有红绿蓝和透明度特征。
你可以输入设计成10000， 却有四个通道的网络， 通道网络之间相互独立，
你也可以设计出10000x4的输入， 四个特征融合到一起，都在一层，构成一张网络， 这样通道之间就不是相互独立了。
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