深度学习中的残差块 (Residual Block) - 梯度消失问题的解决方案

残差块 (Residual Block) 是深度学习中的一种特殊神经网络层结构，旨在解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。

通过添加残差连接，即直接将输入数据加到输出数据中，残差块可以让神经网络更有效地学习复杂的特征。

这种结构被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域中的深度神经网络模型中，例如 ResNet (残差网络) 模型就是以残差块为基础构建的。

残差块的原理是将输入数据与经过一系列层处理后的输出数据相加，并将结果传递到下一层。这种连接方式可以保证信号在网络中顺畅地传递，即使网络很深，也不会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

残差块的应用使得深度神经网络可以训练更深的模型，并取得更好的性能。