残差连接

注意力残差：对残差连接的结构性改进 引言：一个基础性的问题 现代大型语言模型普遍采用深度神经网络架构，信息从输入层开始，逐层向上传递并接受加工，最终产生输出。然而，随着网络层数的增加，训练过程面临一个根本性挑战：梯度信号在反向传播过程中，经过数十甚至上百层的传递后，可能严重衰减或消失，导致底层参数难以得到有效更新。 2015年，何恺明团队在《Deep Res…

2026年开年，DeepSeek发布了一项新研究《mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections》。这篇论文直接挑战了残差连接的垄断地位，提出了一种全新的网络连接方式。 残差连接的隐形天花板 残差连接（Residual Connection）自ResNet提出以来，已成为深度学习的核心组件。它通过一个简单的加法操作 x…