我正在自学 Andrew NG 的深度学习课程资料，来自斯坦福的机器学习课程（CS 229）。该材料可在此处获得。

我对用于推导反向传播步骤的链式法则技术有疑问（第 12 页上的公式 3.28）。具体来说，我想知道怎么来$\frac{\partial z^{[2]}}{\partial W^{[2]}}=a^{[1]}$? 显然，结果不能是向量（即，$a^{[1]}$) 如果我们区分一个向量 ($z^{[2]}$) 相对于矩阵 ($W^{[2]}$）。

此外，随后的注释说两侧的大小不匹配。这真的让我很困惑：如果推导是正确的，那么两边的大小怎么可能不相等（见下文）？

如果有人能帮助解释这里的步骤，我将不胜感激！我已经花了很多日日夜夜，但一点进展都没有。谢谢！