7. Residual Connection

Transformer 中的残差连接：为什么在正则化前加入残差？

Transformer 中的编码器块（EncoderBlock）设计了一项重要的结构：残差连接（Residual Connection），即在层输出结果和输入之间加入一条“捷径”。这个结构帮助深层网络避免梯度消失、学习更稳定。今天我们将详细解释残差连接的作用，以及为什么在正则化之前将输入加回输出。

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1. 什么是残差连接？

残差连接，也叫跳跃连接，是一种让输入直接流向输出的结构，最早用于 ResNet 网络，目的是解决深层神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。深层网络训练时，随着网络层数增加，梯度可能会逐渐减小（消失）或急剧增大（爆炸），导致训练变得非常困难。

在 Transformer 中，残差连接也起到了类似的作用——帮助信息直接流向后续层，确保模型学习过程更稳定。

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2. 残差连接的数学公式

假设输入为 ( x )，某一层的输出为 \text{Layer}(x) ，那么加入残差连接后的输出为：

$$\text{output}=\text{Layer}(x)+x$$

在 Transformer 中，残差连接后会紧跟 LayerNorm 进行正则化：

$$\text{normalized output}=\text{LayerNorm}(\text{Layer}(x)+x)$$

这种设计不仅能让每一层学习到更复杂的特征，还能让信息保持稳定地传递给下一层。

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3. 残差连接的好处

a. 防止梯度消失和梯度爆炸

深层网络中，由于非线性层的不断叠加，反向传播时梯度容易逐层变小甚至消失。残差连接通过为梯度提供一条“捷径”，让它们能直接从输出层回到输入层，保持梯度稳定。

b. 信息的直接通道

残差连接让输入信息能直接流向后续层，不受层数影响。这样，Transformer 模型即使堆叠了很多层，每一层都能部分保留输入信息，让模型的理解更加全面。

c. 提高模型稳定性和训练效率

残差连接能帮助模型在每层都“记住”原始输入信息，让训练过程变得更加高效稳定，尤其在处理复杂语言序列时能带来显著优势。

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为什么要在正则化前加入残差连接？

在 Transformer 中，残差连接和正则化（Layer Normalization）总是一起使用的，这样的设计有几个关键原因：

1. 平滑输出，确保数值稳定

   残差连接将输入信息加入当前层输出，可能会带来一些极端值。通过 LayerNorm，可以将这些值平滑，确保数值在适当的范围内，避免数值不稳定对训练过程的影响。

2. 避免残差累积导致爆炸

   如果不在残差连接后正则化，随着层数增加，残差叠加可能会导致输出数值过大。LayerNorm 能控制住这些叠加效应，确保每层输出分布保持稳定。

3. 稳定梯度，优化训练效率

   LayerNorm 可以让反向传播中的梯度更平稳。结合残差连接，模型能在深层结构中避免梯度消失或爆炸，更高效地学习。

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总结

Transformer 中在正则化前加入残差连接的原因：

1. 残差连接让输入信息直接传递到输出，增强模型稳定性，避免梯度消失问题。
2. 残差连接后正则化能平滑输出，防止累积导致的数值不稳定，让输出在深层结构中保持分布一致。

通过残差连接和正则化的结合，Transformer 能在保持稳定性的同时高效学习复杂语言序列。这种设计被证明在实际应用中效果显著，是 Transformer 构建的关键一环。

希望这个解释帮你理解了残差连接和正则化的作用！有疑问欢迎留言讨论！