架构简单的三层全连接神经网络，包含的输入参数包括输入维度、第一层网络神经元个数、第二层网络神经元个数、第三层网络（输出层）神经元个数。利用 nn.Sequential() 将网络的层组合到一起作为 self.layer，最后将三个模型训练的数据进行比较。

好的，我可以帮您解释一下这段代码的含义。

首先，三层全连接神经网络是一种常见的神经网络架构。其中，每一层都是由多个神经元组成的全连接层，每个神经元都与上一层的所有神经元相连，并通过激活函数将输入信号进行非线性变换。

在这段代码中，使用 nn.Sequential() 将三个全连接层连接起来，形成一个神经网络模型。其中，输入维度、第一层网络神经元个数、第二层网络神经元个数和第三层网络神经元个数分别对应了三个全连接层的输入维度和输出维度，即构成了整个神经网络的架构。

代码示例：

import torch.nn as nn

class ThreeLayerNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden1_dim, hidden2_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden1_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden1_dim, hidden2_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden2_dim, output_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.layer(x)

其中，nn.Linear() 表示全连接层，nn.ReLU() 表示激活函数 ReLU，nn.Sequential() 表示将多个层连接起来形成一个序列。在 forward() 函数中，将输入数据 x 传入神经网络模型中，通过 self.layer 对输入数据进行前向传播，最终得到输出结果。

最后，将三个训练好的模型进行比较，可以通过计算它们在同一测试数据上的损失函数值或准确率来评估它们的性能。