神经网络Transformer架构中的残差连接 神经网络Transformer架构中的残差连接，是指在网络层中引入一条捷径，将输入直接传递到输出，与经过该层变换后的输出进行相加的操作。其核心目的是缓解深层网络中的梯度消失和网络退化问题，使得训练非常深的网络成为可能。 为了让你透彻理解，我们从问题根源开始，逐步深入： 深层网络的根本挑战 在深度学习模型中，网络的“深度”（即层数）对于学习复杂特征至关重要。理论上，网络越深，其表达能力越强。 然而，在实践中，简单地增加层数会遇到两个主要瓶颈： 梯度消失/爆炸 ：在反向传播过程中，梯度需要从输出层逐层传递回输入层。当网络过深时，梯度可能会因为连续相乘而变得极小（消失）或极大（爆炸），导致靠近输入的层参数几乎无法得到有效更新。 网络退化 ：即使梯度问题通过归一化等技术得到缓解，实验发现，随着网络深度增加，模型的训练误差和测试误差反而都会增大。这表明更深层的网络并非简单地更难训练，而是其本身的学习能力出现了退化。 残差连接的解决方案 残差连接为解决上述问题提供了一种极其简洁而有效的思路。它不要求每一个网络层直接学习一个完整的目标映射 H(x) ，而是转而让该层学习目标映射与输入 x 之间的 残差 （即差值） F(x) = H(x) - x 。 这样一来，该层的实际输出就变成了 F(x) + x 。 结构解析 ：在一个残差块中，数据 x 会分成两路： 主路径 ： x 经过一层或多层的权重、激活函数等变换，得到 F(x) 。 捷径 ： x 本身不做任何处理（或在某些情况下进行线性投影，以匹配维度），直接跳过这些层。 汇合点 ：将主路径的输出 F(x) 和捷径的输出 x 进行 逐元素相加 ，得到最终输出 y = F(x) + x 。 残差连接为何有效？ 恒等映射的便捷性 ：如果某个深层是冗余的，即其最优功能是“什么都不做”（恒等映射 H(x) = x ），那么对于普通网络，它需要精确地学习权重使其等于单位矩阵，这是困难的。而对于残差网络，它只需要将残差 F(x) 学习为 0 即可，即 y = 0 + x = x 。学习使一个函数趋近于0，远比学习其趋近于一个复杂的恒等映射要容易得多。 梯度的“高速公路” ：在反向传播时，梯度不仅可以通过主路径回流，还可以通过捷径这条“高速公路”几乎无损地直接传递到更早的层。这极大地缓解了梯度消失问题，确保了即使网络极深，所有层也能获得有效的梯度信号进行更新。 特征复用 ：捷径保证了原始输入信息能够直接流向后方，使得网络可以更灵活地选择使用主路径学习到的新特征，或是保留来自前方的旧特征，促进了不同层级特征的有效融合。 在Transformer架构中的具体应用 Transformer模型是一个非常深的网络，其编码器和解码器都由N个相同的层堆叠而成。残差连接是其核心组件之一，应用于每个子层之后。 典型结构 ：在Transformer的每一个编码器层和解码器层中，你都会看到以下模式： 子层输出 = LayerNorm( x + SubLayer(x) ) 其中 SubLayer(x) 可以是 多头自注意力机制 或者 前馈神经网络 。 流程详解 ： 输入 x 同时进入子层和捷径。 子层对 x 进行处理，得到 SubLayer(x) 。 将 SubLayer(x) 与原始的 x 相加，得到 x + SubLayer(x) 。 将相加后的结果送入 层归一化 ，产生该子层的最终输出。 重要性 ：正是由于残差连接的存在，Transformer才能够稳定地堆叠数十甚至上百层，从而具备强大的表征能力来处理复杂的序列到序列任务（如机器翻译、文本生成）。没有它，训练如此深度的Transformer模型将极为困难。