一个深度神经网络由nnn层LiL_iLi​组成，每层有一个维度为hi∗wi∗dih_i*w_i*d_ihi​∗wi​∗di​的激活张量。通过这个章节我们将会讨论这些激活张量的基本属性，我们把这些张量看做有did_idi​维hi∗wih_i*w_ihi​∗wi​像素的容器。非正式的，对于一组输入的真实的图像，我们可以说这一组层激活（对于任何LiL_iLi​层）形成了一个“感兴趣的流形”。长期以来有一