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@@ -94,7 +94,7 @@ Transformer又是BERT模型架构的重要组成。随着深度神经网络的
 
 ### 神经网络层的实现原理
 
-2.3.1中使用伪代码定义了一些卷积神经网络接口和模型构建过程，整个构建过程，需要创建训练变量和构建连接过程；
+3.3.1中使用伪代码定义了一些卷积神经网络接口和模型构建过程，整个构建过程，需要创建训练变量和构建连接过程；
 随着网络层数的增加，手动管理训练变量是一个繁琐的过程，因此2.3.1中描述的接口在机器学习库中属于低级API。
 机器学习编程库大都提供了更高级用户友好的API，它将神经网络层抽象成一个基类，所有的神经网络层实现都继承基类调用低级API。
 如MindSpore提供的mindspore.nn.Cell、mindspore.nn.Conv2d、mindspore.dataset；