什么是长程残差连接

长程残差连接（Long-range residual connection）是一种在深度学习模型中使用的特殊连接方式，主要用于解决深层网络中的信息传递问题。这种连接方式允许梯度和特征信息在网络的较远层之间直接传递，从而提高训练效率和模型性能。

长程残差连接通常出现在一些特定的架构中，例如RefineNet模块和ResNet块之间的连接。通过这种方式，梯度可以直接从深层传回浅层，这有助于缓解梯度消失的问题，并使网络能够更有效地进行端到端训练。

与短程残差连接相比，长程残差连接跨越了更多的层或组件，因此可以更好地捕捉和传递跨层的信息。这种设计不仅提高了模型对复杂数据的理解能力，还增强了其在图像分割、语义理解等任务中的表现。

总的来说，长程残差连接是深度学习领域的一种重要技术，它通过提供一种有效的信息传递路径，帮助深度神经网络克服了传统结构中常见的梯度消失和信息丢失问题。