但對於嘗試室環境下實現硬體支撐還真不是甚麼難事，一些美國高校能變更的資本超乎你設想。

馬庫斯決定歸去就嘗試一番。

“啟用函數的優化確切首要，”林楓淡淡說道，“但我說的改進，更多是指在收集層次的設想上。你有冇有想過，深層收集的題目不但是梯度通報不下去，而是資訊本身也冇法有效傳播？信號在一層層中通報時，逐步喪失了本來的首要資訊，比及最後幾層時，收集幾近是在‘自覺學習’。”

“NO,no,no”林楓悄悄點頭，“這類跨層連接並不是要完整替代中間層，而是讓資訊能夠‘繞過’那些不需求的喪失點，從而減少梯度消逝的機遇。中間的層仍然存在，仍然闡揚感化，但跳過的這些連接能夠包管資訊通報的穩定性。你能夠把它設想成是給收集‘加了一層保險’，製止首要資訊在通報中被淹冇。”

林楓笑了笑，點了點頭。

不過馬庫斯已經是受益匪淺了，固然林楓描述的這類依托騰躍式連接對於淺顯的電腦來講必定是做不到的，硬體跟不上。

可要說“改進收集佈局”，得詳細到甚麼程度才氣真正處理梯度消逝題目呢？

恰是“反應機製”的觀點讓殘差收集得以處理深度神經收集合的很多瓶頸。

馬庫斯冷靜點頭，彷彿認識到了一條前所未有的門路。

馬庫斯聽到林楓提到“改進收集佈局”時，愣了一下。

“直接跨層？這……”馬庫斯有些猜疑，“你的意義是跳過中間的層，讓前麵的輸出直接輸入到前麵的層？如許收集的非線性特性不就被突破了嗎？”

“你們是朝著精確的方向走的，”林楓說道，眼神中透著些許不易發覺的自傲，“但或許你們忽視了一個更關頭的觀點。收集越深，資訊通報的停滯就越大，而如果我們在每幾層之間構建直接的‘捷徑’，讓資訊不必層層通報，而是能夠超越幾層直接回到前麵的層，如許就能有效處理梯度消逝的題目。”

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他遊移了一會兒，問道：“改進收集佈局？你是說嘗試新的層設想，還是在啟用函數長進一步優化？”

林楓微微一笑，顯得胸有成竹。

“這個事理我懂，”馬庫斯點了點頭，“但我們已經嘗試了很多調劑，比如增加跳層連接、在特定層利用更強的正則化，乃至嘗試了分歧的初始化體例，結果還是有限。”