1. 残差连接的作用

1.1 解决梯度消失问题

在深度神经网络训练中，随着网络层数增加，梯度在反向传播时会逐渐变小甚至消失，导致网络难以训练。残差连接通过引入直接的输入输出连接，使得梯度可以直接从输出层反向传播到输入层，有效缓解梯度消失问题，保证网络的训练效果。

残差连接使得网络在训练过程中，信号可以绕过一些复杂的非线性变换层，直接传递到后续层。这减少了信息在传递过程中的损耗和复杂度，使得网络在训练时收敛速度更快，训练时间大幅缩短，提高了模型的训练效率。

残差连接允许网络学习到输入与输出之间的残差函数，而不是直接学习整个函数。这种残差学习方式使得网络可以更容易地拟合复杂的函数关系，增强了模型对复杂数据模式的表达能力，提升了模型在各种任务中的性能表现。

在设计残差连接时，可以选择直接将输入与输出相加，也可以引入加权参数对输入进行加权后再与输出相加。直接连接简单高效，适用于大多数情况；加权连接可以进一步调整输入与输出的权重比例，使网络具有更强的灵活性和适应性。

残差连接的层数间隔对模型性能有重要影响。间隔过小可能导致信息冗余，增加计算量；间隔过大则可能无法有效缓解梯度消失问题。一般来说，可以根据网络的深度和任务需求进行选择，例如在较浅的网络中可以间隔2-3层设置一个残差连接，在较深的网络中可以适当增加间隔。

在残差连接中引入批量归一化（Batch Normalization）可以有效稳定训练过程，减少内部协变量偏移。批量归一化可以对输入数据进行归一化处理，使每层的输入具有相同的分布，从而提高模型的训练速度和收敛性能，进一步提升残差连接的效果。