残差连接residual connection

残差连接residual connection，假设神经网络某一层对input x进行了一个F操作，变为F(x)，那么正常的神经网络输出为F(x)，而加入残差连接以后，输出为x+F(x)

那么残差结构有什么好处呢？显而易见：因为增加了一项，那么该层网络对x求偏导的时候，多了一个常数项，所以在反向传播过程中，梯度连乘，也不会造成梯度消失。