输入x为（B,d），其中B表示独立的样本个数，d表示每个样本的特征维度，然后W和b的维度都是由输入和输出的维度确定的，假设输出y的维度为（B,3），表示B个独立样本，每个样本都需要3个输出。mlp线性层的目标就是对于每个独立样本输入，根据其d个特征值，得到3个输出值，每个输出都是由多元一次方程计算得到的y_1=w_1_1x_d1+w_1_2x_d2+w_1_3x_d3+...+w_1_dx_d+b1，这里的多元，具体元的个数就是独立样本的特征数d，所以对于一个输出，W的维度为（1，d），b的维度为（1）就只有一个数，如此，既然我们有三个输出，W的维度即为（3，d），b的维度即为（3）即三个数。综上，W的维度为（输入特征维度数，输出目标个数），b的维度就是输出的目标的个数，每一个输出都是对应的W和b在一个独立样本上对其d个特征值进行线性运算的结果。
