核对矩阵的维数（ Getting your matrix dimensions right）
在神经网络的计算过程中，特别需要注意的一点就是确认各个矩阵的维度，一般的规律为：
w的维度是（下一层的结点个数，上一层的结点个数），即：
b的维度是(下一层的结点个数，1)，即：
a和z的维度是：
dw和w的维度一致，db和b的维度一致。
在向量化实现中w，b的维度不变但是z,a,x的维度发生了变化：
${Z^{\left[ {\rm{l}} \right]}}$可以看成由每个单独的${z^{\left[ {\rm{l}} \right]}}$叠加起来，即：
m为训练集大小，所以${Z^{\left[ {\rm{l}} \right]}}$的维度变成：$^{({n^{[l]}},m)}$
同样：