下例子中加入残差的好处： # 拼接多头注意力 multi_attention = Concatenate(axis=-1)(attention_heads) multi_attention = Dense(d_model, activation='relu')(multi_attention) # 添加残差连接和层归一化 output_data = Add()([multi_attention, input_data]) output_data = LayerNormalization()(output_data)

在深度学习模型中，残差连接是一种常用的技术，它可以帮助模型更快地收敛并提高模型的性能。在上述代码中，加入残差连接的好处主要有以下几点：

1. 解决梯度消失问题：在深度神经网络中，随着层数的增加，梯度逐渐变小，导致难以训练。而残差连接可以将输入直接传递到输出层，使得梯度可以更快地传播，从而解决梯度消失的问题。

2. 加快收敛速度：由于残差连接可以直接传递输入到输出层，因此可以使得模型更快地收敛，从而减少训练时间。

3. 提高模型性能：由于残差连接可以使得模型更深，从而提高模型的表达能力，进而提高模型的性能。

在上述代码中，残差连接被应用于拼接多头注意力和全连接层的输出，可以使得模型更快地收敛并提高模型的表达能力。同时，还应用了层归一化，可以使得模型更加稳定并进一步提高模型的性能。