残差神经网络中的shortcut

在残差神经网络中，shortcut是指通过跳过一些层的计算直接将输入信息传递到后面的某一层，从而提高模型的训练效果。这种跳跃连接的方式被称为残差连接，通过残差连接可以有效地避免梯度消失和模型退化等问题，从而加速模型收敛并提高模型的泛化能力。

残差连接的实现方式一般是将输入信息与输出信息相加，然后再通过激活函数进行处理，得到最终的输出结果。这种方式可以让模型在学习的过程中更加关注输入信息中的重要特征，从而提高模型的表达能力。