Mxnet - 密集層の重量形状の理解

Question

Mxnetフレームワークを理解しています。

net = gluon.nn.Dense(1, in_units=2) # input dimension= 2, output dimension = 1 

が、なぜprint(net.weight)がParameter dense4_weight (shape=(1, 2), dtype=None)

ような形状を与えない形状は(2, 1)すべきではない：？このLinear Regression articleを追いながら、私は緻密層を作成して次のコードを参照しますか私の理解によると

：

input = Shape(n, 2) where n is number of samples 
output = Shape(n, 1) 

ので、重み行列は、行列乗算のための形状（2、1）である必要があり、そうではありませんか？

私はここで何が欠けていますか？

Answer 1

これは内部実装によるものです。重み行列は乗算の前に転置されていると考えることができます。