残差连接和跳跃连接的却别

残差连接和跳跃连接都是用于在神经网络中进行信息流的跨层传递，但它们的实现方式和作用略有不同。

残差连接是在网络的某些层之间添加一个跨层连接，让输入可以直接在不同层之间传递。在残差连接中，每一层的输出被直接加到后续的层的输入中，形成了一个类似于“跨层直接连接”的结构。残差连接的存在可以使得网络更容易训练，加快收敛速度，提高模型的准确率。

跳跃连接是一类特殊的残差连接，它指的是在网络中跨越多个层之间进行连接，而不仅仅是相邻的两层。跳跃连接通常是在深度卷积神经网络中使用的，用于解决梯度消失和梯度爆炸的问题。跳跃连接允许信息在多个层之间跳跃传递，保持信息的完整性，提高模型的稳定性和泛化能力。

因此，残差连接和跳跃连接都是用于增强神经网络中信息传递的能力，但跳跃连接是一种更广义的残差连接方式，可以跨越多层进行信息的传递。