np.multiply(np.dot(w2.T, dz2), 1 - np.power(a1, 2))

这段代码是反向传播中计算第一层隐藏层的梯度的关键步骤。具体来说，它实现了以下计算：

$$\frac{\partial L}{\partial z^{[1]}} = \frac{\partial L}{\partial a^{[1]}} \cdot \frac{\partial a^{[1]}}{\partial z^{[1]}} = \frac{\partial L}{\partial a^{[1]}} \cdot g'\left(z^{[1]}\right)$$

其中，$L$ 是损失函数，$a^{[1]}$ 是第一层隐藏层的输出，$z^{[1]}$ 是第一层隐藏层的加权输入，$g(\cdot)$ 是激活函数，$g'(\cdot)$ 是激活函数的导数。

具体到代码中，$\texttt{np.dot(w2.T, dz2)}$ 计算了 $\frac{\partial L}{\partial a^{[1]}}$，$\texttt{1 - np.power(a1, 2)}$ 计算了 $g'\left(z^{[1]}\right)$，而 $\texttt{np.multiply}$ 则将两者相乘，得到了 $\frac{\partial L}{\partial z^{[1]}}$。其中，$\texttt{dz2}$ 是损失函数对第二层输出的梯度，$\texttt{w2}$ 是第二层到第一层的权重矩阵，$\texttt{a1}$ 是第一层隐藏层的输出。