神经网络残差连接 神经网络残差连接是一种允许网络层跳过某些中间层直接传递信息到后续层的架构设计。这种设计最初是为了解决深度神经网络训练过程中出现的梯度消失和性能退化问题而提出的。 残差连接的核心思想是引入"快捷路径"，使输入信号能够绕过一层或多层网络直接传递到更深的层。在数学上，如果原本需要学习的映射是H(x)，那么残差块会改为学习残差函数F(x)=H(x)-x，这样原始映射就变成了H(x)=F(x)+x。这种重新表述使得网络更容易学习身份映射，当额外的层对模型没有帮助时，网络可以简单地让残差F(x)趋近于零。 残差连接最常见的实现方式是通过元素级加法将输入x与经过一层或多层变换后的输出F(x)相加。这种加法操作要求输入x和变换输出F(x)具有相同的维度。如果维度不匹配，通常需要通过1x1卷积或线性投影来调整输入维度，然后再进行相加操作。 残差连接对深度神经网络产生了深远影响。它使得训练数百甚至数千层的超深度网络成为可能，这在残差网络提出之前是极其困难的。这种设计不仅缓解了梯度消失问题，还促进了梯度的直接反向传播，使深层网络能够更有效地进行训练。 在现代神经网络架构中，残差连接已成为标准组件，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和其他深度学习领域。它不仅出现在原始的ResNet中，也被整合到Transformer、U-Net等多种先进架构中，成为构建深度模型的基础构建块。