Transformer——Q139 推导残差连接的零初始化（Zero Initialization）稳定性条件

最新推荐文章于 2025-12-03 09:31:24 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-03 09:31:24 发布 · 643 阅读

14 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#transformer #深度学习 #人工智能 #训练与优化 #正则化与初始化

该问题归类到Transformer架构问题集——训练与优化——正则化与初始化。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景或来源

在深度学习的发展历程中，研究人员发现，随着神经网络层数的不断增加，模型的性能并没有像预期那样持续提升，反而出现了训练困难、准确率下降等问题。这是因为传统的神经网络在加深层数时，容易遭遇梯度消失或梯度爆炸现象。梯度消失使得底层的参数难以更新，模型无法有效学习到数据的特征；梯度爆炸则会导致参数数值过大，训练过程无法收敛。

为了解决这些问题，残差连接（Residual Connection）被提出。它通过引入一条捷径，让输入可以直接跳过某些层传递到后面的层，使得网络可以学习到残差函数。这种结构在一定程度上缓解了梯度问题，使得更深层次的网络能够被有效训练。

而残差连接的零初始化（Zero Initialization）则是在残差连接的基础上，对残差分支的权重进行零初始化。这样做的目的是为了在网络训练初期，让残差连接的分支不产生额外的影响，使网络近似于一个浅层网络，从而更容易训练。随着训练的进行，残差分支逐渐学习到有用的信息。然而，零初始化并非在所有情况下都能保证网络的稳定训练，因此推导其稳定性条件，探究在何种情况下零初始化的残差连接能够有效且稳定地发挥作用，对于优化深度学习模型具有重要意义。

2. 技术原理或数学理论解析

2.1 残差连接基本结构

残差连接的基本结构可以表示为 $y = x + F(x, \theta)$ ，其中 x 是输入，y 是输出， $F(x, \theta)$ 是残差函数， $\theta$ 表示残差函数中的参数。直观地理解，残差连接就是将输入 x 与经过一个子网络（用于计算残差函数 $F(x, \theta)$ ）处理后的结果相加，作为下一层的输入。