残差块如何解决模型退化问题

模型退化问题通常是由于深度神经网络中的梯度消失或梯度爆炸引起的。残差块可以通过跨层连接来解决这些问题。具体来说，每个残差块将输入信号与跨层连接进行相加，并应用一个非线性激活函数。这种跨层连接可以通过保留输入信号中的信息来帮助反向传播中的梯度流动，从而减少梯度消失和梯度爆炸的影响。

另外，残差块还可以提高模型的收敛速度，因为它们允许神经网络跳过一些不必要的层。这也可以避免模型退化问题，因为即使在深层网络中，残差块也可以使信息直接从输入传递到输出。

因此，残差块是一种非常有效的技术，可以帮助解决深度神经网络中的模型退化问题。