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LLM 系列（十七）：残差连接 Residual Connection
残差连接中的关键常数项 在残差结构中，输出形式为： 这里采用的是加法（addition），而不是乘法、拼接等其他连接方式，这种设计直接关系到梯度的稳定性与深层网络的可训练性。 而残差连接采用的加法结构具有不同的梯度传递性质。对输入 求导： 式中的常数项 1 是残差结构的关键。它确保了在任何情况下，均存在一条不依赖 的梯度通路。 这就好比没有残差连接的深层网络，信息在层层传递中丢失、扭曲了。 现在的 ResNet 是怎么玩的呢？ • 对大模型体系而言，残差连接构成了连接数百乃至上千层结构的核心支柱，让规模化不再以稳定性为代价。 残差连接确保了极深网络不会在训练早期就因梯度消失或爆炸而陷入停滞，使庞大参数空间真正“可用”。
2.2K11编辑于 2025-12-24- 来自专栏CSDN社区搬运
WRN: 宽度残差网络
为了解决深度神经网络梯度消失的问题，深度残差网络(Residual Network[2])被提出。然而，仅为了提高千分之一的准确率，也要将网络的层数翻倍，这使得网络的训练变得非常缓慢。 为了解决这些问题，该论文对ResNet基本块的架构进行了改进并提出了一种新颖的架构——宽度残差网络（Wide Residual Network），其减少了深度并增加了残差网络的宽度。 模型结构 宽度残差网络共包含四组结构。其中，第一组固定为一个卷积神经网络，第二、三、四组都包含 nn 个基本残差块。 基本残差块的结构如图所示： 与普通的残差块不同的地方在于，普通残差块中的批归一化层和激活层都放在卷积层之后，而该论文将批归一化层和激活层都放在卷积层之前，该做法一方面加快了计算，另一方面使得该网络可以不需要用于特征池化的瓶颈层 此外，宽度残差网络成倍地增加了普通残差网络的特征通道数。 宽度残差网络在第三、四组的第一个卷积层进行下采样，即设置卷积步长为2。
60610编辑于 2024-12-08 - 来自专栏AI SPPECH
Attention Residuals: 革新 LLM 残差连接的注意力机制
，通过使用注意力机制替代固定权重的累加，解决了传统 PreNorm 残差连接中隐藏状态无控制增长和层贡献稀释的问题。 在现代大型语言模型（LLM）中，PreNorm 与残差连接的组合已成为标准架构。 3.1 架构设计 Attention Residuals 的架构设计主要包括以下几个部分： 3.2 核心组件详解 3.2.1 注意力驱动的残差聚合 传统残差连接使用固定的单位权重来累加所有层的输出，而 即插即用：Block AttnRes 可以作为标准残差连接的直接替代品，几乎不需要修改现有代码。 注意力机制选择：是否存在比 softmax 注意力更适合残差连接的注意力机制？
23020编辑于 2026-03-25 - 来自专栏量化小白上分记
残差项的均值回归
作者知乎id： Wu Kevin
1.1K40发布于 2019-03-15 - 来自专栏优图实验室的专栏
优Tech分享 | RM -R：等价去除模型中的残差连接
ResNet相较于VGG更受欢迎的一个关键原因，在于其使用的残差连接，能够将输入特征保留下来，在训练时只需要学习输出特征与输入特征的差值f(x)，即残差。 残差连接使训练非常深的网络，成为了可能。 然而，残差连接占用了ResNet50模型40%的显存[1]，拖慢了模型的推理速度。因此，如何获得没有残差连接的“直筒型”模型 ，成为一个值得关注的课题。 RepVGG[2]进一步改进这一方法，训练阶段显式地使用残差连接，推理阶段使用“重参数化”方法，将残差连接合并到残差中，从而得到直筒型的模型。并首次在ImageNet数据集上，获得了超过80%准确率。 然而我们发现，重参数化只能用于去除线性模块两端的残差连接，非线性单元必须放在残差连接外面，这限制了模型训练的深度。 ，其中一个ReLU位于残差连接内部，另一个位于外部；而下图b)所示为RepVGG的连续两个残差块，ReLU均位于残差连接外部。
1.5K20编辑于 2022-03-09 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: ResNet (残差) 网络
Introduction ResNet (残差) 网络 由He Kaiming、Sun jian等大佬在2015年的论文 Deep Residual Learning for Image Recognition 于是 ResNet (残差) 网络 在2015年便应运而生： ? 残差模块 残差网络是由下面这种 残差模块 垒叠而成： ? 残差模块 又分为 常规残差模块[左图] 和 瓶颈残差模块 (bottleneck residual block)[右图]： ? 瓶颈残差模块 中的1×1卷积能够起到升降维的作用，从而令3×3卷积可以在较低维度的输入上进行。在非常深的网络中，该设计可大幅减少计算量。 残差网络 由于 残差模块 的引入，有效缓解了梯度消失的影响，使得网络模型层数可以大大增加。 下图为 ResNet-34网络 与 VGG-19网络 的深度对比： ?
3.8K20发布于 2018-09-27 - 来自专栏嵌入式视觉
【深度学习】残差网络理解
残差网络增加的 identity mapping（恒等映射），就是把当前输出直接传输给下一层网络（全部是1:1传输，不增加额外的参数），相当于走了一个捷径，跳过了本层运算，这个直接连接命名为 “skip 因此，随之而来的三个问题是： 1，残差路径如何设计？ 2，shortcut路径如何设计？ 3，Residual Block之间怎么连接？ 右：具有34个参数层的残差网络（36亿FLOPs）。虚线的快捷连接增加了网络维度。 用于 ImageNet 分类的模型可使用不同层数的 ResNet 架构。 ，在极大程度上，残差网络使得优化较深层模型更为简单 ； 3，“shortcut”快捷连接添加既不产生额外的参数，也不会增加计算的复杂度。 快捷连接简单的执行身份映射，并将它们的输出添加到叠加层的输出。通过反向传播的SGD，整个网络仍然可以被训练成终端到端的形式。 残差网络的进一步理解请参考这篇文章，有代码和网络结构分析。
3K20编辑于 2022-09-05 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
基于slim的残差网络
卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为
1.8K30编辑于 2022-09-04 - 来自专栏有三AI
【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？
1残差连接 想必做深度学习的都知道skip connect，也就是残差连接，那什么是skip connect呢？如下图 ? 上面是来自于resnet【1】的skip block的示意图。 残差连接是何的首创吗？当然不是，传统的神经网络中早就有这个概念，文【2】中则明确提出了残差的结构，这是来自于LSTM的控制门的思想。 更好的优化方法，更好的初始化策略，BN层，Relu等各种激活函数，都被用过了，但是仍然不够，改善问题的能力有限，直到残差连接被广泛使用。 当然，resnet有改善梯度消失的作用，文中也做了实验对比如上：但不仅仅不如此，下图是一个采用残差连接（蓝色曲线）和随机稠密的正交连接矩阵的比对，看得出来残差连接并不有效。 ? 残差连接正是强制打破了网络的对称性。 ? 第1种(图a)，输入权重矩阵(灰色部分)完全退化为0，则输出W已经失去鉴别能力，此时加上残差连接(蓝色部分)，网络又恢复了表达能力。
3.3K21发布于 2019-07-25 - 来自专栏深度神经网络
深度残差收缩网络详解
深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。 1.为什么要提出深度残差收缩网络呢？ 首先，在对样本进行分类的时候，样本中不可避免地会有一些噪声，就像高斯噪声、粉色噪声、拉普拉斯噪声等。 2.png 4.深度注意力机制下的软阈值化 深度残差收缩网络借鉴了上述SENet的子网络结构，以实现深度注意力机制下的软阈值化。 最后，堆叠一定数量的基本模块以及卷积层、批标准化、激活函数、全局均值池化以及全连接输出层等，就得到了完整的深度残差收缩网络。 2.png 5.深度残差收缩网络或许有更广泛的通用性 深度残差收缩网络事实上是一种通用的特征学习方法。这是因为很多特征学习的任务中，样本中或多或少都会包含一些噪声，以及不相关的信息。
1.3K00发布于 2020-01-29 - 来自专栏DeepHub IMBA
DeepSeek 开年王炸：mHC 架构用流形约束重构 ResNet 残差连接
简单的看了一下，说说我的看法： 这回DeepSeek又要对 残差连接（Residual Connection）出手了。 别被这数学名词吓着：之前的 HC 是想让连接权重随便长，结果就长歪了；现在的 mHC 就是给这些权重矩阵加了个限制。 以前我们只知道“加个残差就好使”，现在 mHC 告诉我们：“只要你在流形上走路，哪怕姿势复杂点，也不会摔倒”。 他们在论文里也提到了这点，这种特殊的连接方式配合专门优化的 CUDA kernel，可以把额外的计算开销压缩到了几乎可以忽略不计的程度。 mHC 的出现不仅修复了 Hyper-Connections 的缺陷，更重要的是它将深度学习架构设计的视角从单纯的“连接图”提升到了“参数流形”的高度。
30410编辑于 2026-01-12 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
Pytorch-ResNet（残差网络）-上
如上图所示，我们新创建的30layers的网络结构在性能上最起码不要差于22层的googlenet。 因此short cut的建立可以保障即便训练效果再差，也会优于22层的网络结构。 注意这里的short cut不是每一层都加，而是每隔数层之后再加。 ?
1K30发布于 2019-12-04 - 来自专栏深蓝学院的专栏
无处不在的残差网络
（残差学习模块） 上图中的曲线连接称作 shortcut connections（捷径连接），简称shortcut，通常仅执行恒等映射，这种情况下，既没有额外参数，也不增加计算的复杂性；另一种情况就是x 一眼看去，貌似中间的（3）很合理，残差中使用的是 weight(也就是卷积Conv)->BN->ReLU，属于我们的常规操作，但是你仔细想想，由于最后是ReLU，这样残差中出来的结果就是非负的，经过多次的前向反馈后 OK，明白了，那试着把（3）中残差里最后的 BN+ReLU 移到恒等映射和残差加和之后像（2）一样呢？ 最终，ResNet 采用了(5)这种新型残差模块，进化为ResNetv2。 ，残差连接将浅层连接到深层，形象地来看，就是把以往学到的东西保留下来，从历史中汲取经验，去其糟粕而取其精华，这样才能有所创新。
1.5K11发布于 2020-12-04 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】WRN: 宽度残差网络
为了解决深度神经网络梯度消失的问题，深度残差网络(Residual Network[2])被提出。然而，仅为了提高千分之一的准确率，也要将网络的层数翻倍，这使得网络的训练变得非常缓慢。 为了解决这些问题，该论文对ResNet基本块的架构进行了改进并提出了一种新颖的架构——宽度残差网络（Wide Residual Network），其减少了深度并增加了残差网络的宽度。 模型结构 宽度残差网络共包含四组结构。其中，第一组固定为一个卷积神经网络，第二、三、四组都包含 n 个基本残差块。 基本残差块的结构如图所示： 与普通的残差块不同的地方在于，普通残差块中的批归一化层和激活层都放在卷积层之后，而该论文将批归一化层和激活层都放在卷积层之前，该做法一方面加快了计算，另一方面使得该网络可以不需要用于特征池化的瓶颈层 此外，宽度残差网络成倍地增加了普通残差网络的特征通道数。 宽度残差网络在第三、四组的第一个卷积层进行下采样，即设置卷积步长为2。
31910编辑于 2024-11-30 - 来自专栏计算机魔术师
【深度学习 | ResNet核心思想】残差连接 & 跳跃连接：让信息自由流动的神奇之道
它的核心思想是通过引入残差块（residual blocks）来构建网络，并通过跳跃连接将输入直接添加到层输出上。(残差块就是包含了跳跃连接的block，扑捉偏差（残差）)。 而在残差网络中，捷径连接允许信息更快地流动，在不同层之间形成了短路路径。 残差学习：对于每个残差块，在主路径内部会发生特征图尺寸缩小或通道数变化等情况。这样可能导致信息丢失或降低模型性能。 深度扩展：残差网络允许非常深的层次堆叠，因为捷径连接提供了一个快速通道来传播梯度和信息。通过增加更多的残差块，网络可以逐渐变得更深，并且在一定程度上能够减少过拟合现象。 总结起来，残差网络通过引入捷径连接和利用残差学习机制来改善深层神经网络中的梯度消失、信息流动等问题。 每个残差块中包含了多个卷积层、批归一化层和激活函数等操作。捷径连接将输入直接添加到主路径输出上。
1.9K30编辑于 2023-10-18 - 来自专栏计算机魔术师
【深度学习 | ResNet核心思想】残差连接 & 跳跃连接：让信息自由流动的神奇之道
它的核心思想是通过引入残差块（residual blocks）来构建网络，并通过跳跃连接将输入直接添加到层输出上。(残差块就是包含了跳跃连接的block，扑捉偏差（残差）)。 而在残差网络中，捷径连接允许信息更快地流动，在不同层之间形成了短路路径。 残差学习：对于每个残差块，在主路径内部会发生特征图尺寸缩小或通道数变化等情况。这样可能导致信息丢失或降低模型性能。 为了解决这个问题，残差网络采用了跳跃连接将输入直接添加到输出上，使得模型可以学习到相对于期望输出的微小调整。 深度扩展：残差网络允许非常深的层次堆叠，因为捷径连接提供了一个快速通道来传播梯度和信息。 总结起来，残差网络通过引入捷径连接和利用残差学习机制来改善深层神经网络中的梯度消失、信息流动等问题。 每个残差块中包含了多个卷积层、批归一化层和激活函数等操作。捷径连接将输入直接添加到主路径输出上。
4.3K30编辑于 2023-09-22 - 来自专栏python pytorch AI机器学习实践
Pytorch-ResNet（残差网络）-下
这样就成了连接很密集的DenseNet。 如下所示 ? Densenet是各个channel上的累加，有时会使后面的计算量contact的很大。
1.3K20发布于 2019-12-04 - 来自专栏全栈开发那些事
经典卷积网络--ResNet残差网络
经典卷积网络--ResNet残差网络 1、ResNet残差网络 2、tf.keras实现残差结构 3、tensorflow2.0实现ResNet18(使用CIFAR10数据集) 借鉴点：层间残差跳连， 1、ResNet残差网络 ResNet 即深度残差网络，由何恺明及其团队提出，是深度学习领域又一具有开创性的工作，通过对残差结构的运用，ResNet 使得训练数百层的网络成为了可能，从而具有非常强大的表征能力 ResNet 的核心是残差结构，如下图所示。在残差结构中，ResNet 不再让下一层直接拟合我们想得到的底层映射，而是令其对一种残差映射进行拟合。 对这种新的残差映射进行优化时ÿ
1.6K20编辑于 2023-02-25 - 来自专栏深度学习
ResNet的基础架构–残差块
既然直接让网络学习一个复杂的映射H( x )很困难，那么我们不如让它学习这个映射与输入x之间的“残差”。残差网络之所以强大，核心就在于那个“加法”。 这让网络有了“保底”：最差情况下，它至少能原封不动地传递输入（残差为零），不会比浅层网络更差。梯度也因此有了直达车，能轻松穿越成百上千层，让训练变得稳定。 : x=self.conv3(x) y = self.ReLu(y + x) return yResNet 的核心贡献在于，它用一个简洁而深刻的“捷径连接 ”（即残差学习）思想，一举突破了制约神经网络深度的理论枷锁和实践瓶颈。
20421编辑于 2026-01-13 算法之优雅解读ResNet残差网络
一句话定义 ResNet 是一位"深度神经网络建筑师"，通过引入残差连接（Shortcut Connections）解决了深层网络的梯度消失问题，让网络可以像乐高积木一样无限堆叠而不坍塌，如同给神经网络安装了 核心思想图解 残差块（Residual Block）将原始输入跳跃连接到深层输出，学习的是输入与输出的差值（残差） ⚡ Java示例（使用DL4J框架） import org.deeplearning4j.nn.conf relu1") .addLayer("bn2", new BatchNormalization.Builder().build(), "conv2") // 残差连接 自监督学习：MoCo v3等对比学习框架 创新应用思路 视频理解：3D残差时空建模 蛋白质结构预测：残差网络处理氨基酸序列 艺术风格迁移：残差连接保持内容结构 量子机器学习 ：量子电路中的残差设计 性能调优技巧 // 内存优化：梯度检查点 config.setTrainingWorkspaceMode(WorkspaceMode.ENABLED); // 混合精度训练
40810编辑于 2025-10-14
腾讯云开发者
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