跳过连接，也称为残余连接，是绕过神经网络中一个或多个层的快捷方式。它们解决了梯度消失等问题，并能够训练更深入的网络。在ResNet中引入的跳过连接允许模型学习标识映射。
通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层，跳过连接保留原始信息并使优化更容易。例如，在ResNet中，卷积块的输出被添加到其输入，形成残差连接。
事实证明，跳过连接对于推进计算机视觉架构 (如DenseNet和基于Transformer的模型) 至关重要。它们还提高了图像分类和自然语言处理等任务的收敛性和泛化能力。
注意力在神经网络中是如何工作的？
继续阅读
数据伦理与数据治理之间的关系是什么？
数据伦理和数据治理是相互关联的概念，在管理数据的收集、使用和共享方面发挥着至关重要的作用。数据伦理是指导数据使用的道德原则，确保个人和社区的权利与价值观得到尊重。例如，在创建收集用户数据的软件时，伦理考虑可能要求清楚地告知用户他们的数据将如
边缘人工智能系统如何确保数据完整性？
边缘人工智能系统通过实施专注于数据验证、安全传输和本地处理的各种策略来确保数据完整性。首先，数据完整性始于数据收集的起点。通常，传感器或设备用于实时收集信息。边缘设备可以执行初步验证检查，以确认数据符合预定义的质量标准，例如范围检查或一致性
在实际实施SSL时，常见的挑战有哪些？
实施 SSL（安全套接层）在实践中可能会面临几个常见的挑战，开发人员需要应对。其中一个主要问题是获取和管理 SSL 证书的复杂性。开发人员通常需要根据特定用例在不同类型的证书之间做出选择，例如单域名证书、多域名证书或通配符证书。这对有多个子