深度网络退化问题背景
随着神经网络层数增加，模型准确率不升反降的现象被称为网络退化。传统观点认为这是梯度消失/爆炸导致，但实验表明即使使用归一化层，深层网络仍会出现性能下降。
残差连接的核心原理
残差连接通过引入跳跃连接（skip connection），将输入特征与卷积层输出相加：
- 数学表达式：F(x) + x
- 强制网络学习残差映射而非完整映射
- 允许梯度直接回传至浅层
梯度传播的优化机制
残差结构通过两条路径传播梯度：
- 卷积层路径：允许非线性特征提取
- 恒等映射路径：保留原始信息完整性
这种双路径结构使反向传播时梯度能更稳定地更新各层参数。
实验验证与性能对比
| 网络深度 | 传统网络Top-1 | ResNet Top-1 |
|---|---|---|
| 18层 | 72.1% | 73.5% |
| 34层 | 68.2% | 75.3% |
应用场景与扩展
残差连接已拓展到以下领域：
- 自然语言处理中的Transformer
- 生成对抗网络的跳跃连接
- 三维卷积神经网络
残差连接通过建立梯度传播的「高速公路」，在保持网络深度的同时规避了参数退化问题。其本质是重新定义了网络的学习目标，使深层网络可以稳定训练，为构建超深度模型奠定了基础。
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