相关疑难解决方法(0)

在深度神经网络中,我们可以实现跳过连接来帮助:

• 解决消失梯度问题,训练更快

• 网络学习低级和高级功能的组合

• 在下采样期间恢复信息丢失,如最大池.

https://medium.com/@mikeliao/deep-layer-aggregation-combining-layers-in-nn-architectures-2744d29cab8

但是,我读了一些源代码,一些实现了跳过连接作为连接,一些作为求和.所以我的问题是每个实现的好处是什么？