最近又回到了一个很质朴的问题，关于DL里面各种分类器，线性层的称谓：Linear,Dense,MLP,FC之间的区别。欢迎纠正。

Linear:线性层。最原始的称谓，指单层神经网络，即无隐层。熟悉torch的同学都清楚 torch.nn.Linear 就是提供了一个in_dim * out_dim的 tensor layer 而已。

Dense：密集层。既可以指单层linear, 也可以指多层堆叠 (可无隐层, 也可有); 但大多数情况下，指代多层堆叠。熟悉keras的同学也知道dense层其实就是多层线性层的堆叠。

MLP：多层感知器（Multi-layer perceptron neural networks）。指多层linear的堆叠，有隐层。

FC：全连接层(fully connected layer)。单层、多层均可，是对Linear Classifier最笼统的一种称谓。