残差连接（Residual Connection）是深度神经网络中的一种核心架构设计，它通过在网络层间引入“捷径”（shortcut），将输入直接添加到某一层的输出上，形成残差块。具体而言，给定输入x，经过非线性变换层得到函数F(x)，则输出为F(x) + x；这种结构使网络能够学习残差函数（即目标映射与输入的差值），而非直接学习复杂映射，从而有效缓解深度训练中的梯度消失问题，并促进更深层网络的稳定优化。
在AI产品开发的实际落地中，残差连接已成为构建高效模型的基石技术，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。例如，ResNet模型凭借此技术在图像识别任务中实现了超深网络训练，显著提升了产品性能；在智能推荐系统或自动驾驶等AI应用中，它帮助开发者设计出更鲁棒、可扩展的神经网络架构，加速了模型部署和迭代。
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