关于Keras中Linear stack of layers定义的技术咨询

嘿，我太懂你刚打开Keras指南就卡壳的懵圈感了！先把这个术语给你拆解明白：

这里的**"Linear stack of layers"和你玩笑里猜的导数完全不沾边，它指的就是按顺序依次堆叠的层结构**——简单说就是你的神经网络层像排队一样，数据从第一层输入，按顺序经过每一层的处理后直接传到下一层，全程没有分支、跳转或者循环，是一条单向的线性数据流路径。

举个最直观的例子，比如写一段最基础的Sequential模型代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 初始化空的Sequential模型
model = Sequential()
# 第一层：全连接层，输入维度784，含32个神经元
model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
# 第二层：输出层，10个神经元，用softmax激活函数
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

在这个模型里，数据从第一个Dense层进入，完成计算后直接传递给第二个Dense层，最后输出结果——这就是标准的"linear stack"：层与层之间是单向的线性依赖，没有复杂的拓扑结构。

Keras用这个术语，也是为了和它的Functional API做区分：Functional API可以构建多输入、多输出、带分支甚至循环的复杂网络，而Sequential模型就是专门用来快速搭建这种简单的、线性排列的网络结构的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3548298