Residual network残差网络中的恒等连接是什么？

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一、残差网络是什么？

残差网络是一种深度神经网络体系结构，旨在解决深层网络训练时的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过引入残差或跳跃连接来允许网络跨层直接传递信息，从而使得网络更加容易训练且提高了网络性能。

在传统的神经网络中，输入数据通过一系列的层逐层传递，每个层都将数据进行线性变换和非线性变换。而在残差网络中，每个网络块再加上未经过变换的输入作为输入，称为“恒等连接（identity connection）”。这意味着输出可以直接添加到输入中，以产生残差。这个残差能够传递到后面的层中，使得网络更加容易优化和训练。

例如，假设我们有一个输入x需要经过两层变换（每层都采用ReLU激活函数），如下所示：

y = ReLU(W2 * ReLU(W1*x))

现在，我们在每个块中添加一个跳过连接，得到以下残差块的形式：

y = ReLU(W2 * (ReLU(W1*x) + x))

这里，(ReLU(W1*x) + x) 就是输入x和网络块的输出之和，意味着我们从前面的输出上“跳过”了一层。通过这样的跳跃连接，我们能够将信息直接跨越网络层级，防止梯度在一些深层神经元上消失，从而加快训练速度并提高特征提取能力。