Transformer数学推导——Q55 证明跨层残差跳跃（Cross-Layer Skip Connections）的信息融合效率

该问题归类到Transformer架构问题集——残差与归一化——残差连接。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 引言

在深度学习的发展历程中，网络结构的不断创新推动着模型性能的持续提升。跨层残差跳跃（Cross-Layer Skip Connections）作为一种极具创新性的网络结构设计，打破了传统神经网络中信息逐层传递的固有模式，为网络中的信息流动开辟了新的路径。它的出现有效缓解了深度神经网络中梯度消失、训练困难等问题，使得网络能够构建得更深、学习能力更强。然而，除了对网络训练稳定性的贡献外，跨层残差跳跃在信息融合效率方面的表现同样值得深入探究。理解其信息融合效率不仅有助于我们从理论层面揭示该结构的优势，还能为进一步优化网络架构、设计更高效的深度学习模型提供重要依据。接下来，我们将通过理论分析、数学推导、实际案例以及代码实现等多个维度，深度解析跨层残差跳跃的信息融合效率。

2. 跨层残差跳跃的基本原理

2.1 结构特点

跨层残差跳跃的核心在于建立跨越多