transformer增加模型深度

### 如何增加Transformer模型的层数或深度

在设计更深层次的Transformer架构时，主要考虑的是如何有效地堆叠更多的编码器和解码器层而不引起梯度消失或爆炸等问题。为了实现这一点，残差连接起到了至关重要的作用。

通过引入残差连接，在每一子层（自注意力机制或位置前馈网络）之后将原始输入重新加回到该子层输出上[^2]：

def add_residual_connection(input_tensor, sublayer_output):
    """
    实现简单的残差连接
    
    参数:
        input_tensor: 输入张量
        sublayer_output: 子层处理后的输出
        
    返回:
        加入残差后的最终输出
    """
    return input_tensor + sublayer_output

除了上述方法外，还需要注意以下几点来支持更深的结构：

- **正则化技术**：应用诸如Dropout等策略防止过拟合；
- **初始化方案**：采用合适的权重初始化方式有助于稳定训练过程；
- **优化算法选择**：Adam等适应性强的学习率调整机制能够加速收敛并提高性能。

当构建具有更多层次的Transformers时，可以简单地重复添加相同类型的编码器/解码器单元直到达到所需的复杂程度为止。然而，随着层数增多，计算资源消耗也会相应增长，因此实际操作过程中需权衡好精度提升与成本之间的关系。