쉽게 이해하기
층이 아주 깊어지면 역전파 과정에서 기울기(gradient)가 점점 작아져 앞쪽 층이 거의 학습되지 않는 문제가 생깁니다. 숏컷(잔차) 연결은 층을 건너뛰는 지름길을 하나 더 만들어 입력을 출력에 더해줌으로써 기울기가 잘 전달되도록 돕고, 이 덕분에 트랜스포머처럼 아주 깊은 모델도 안정적으로 훈련할 수 있습니다.
층의 입력을 출력에 그대로 더해 깊은 신경망의 기울기 소실을 완화하는 기법
층이 아주 깊어지면 역전파 과정에서 기울기(gradient)가 점점 작아져 앞쪽 층이 거의 학습되지 않는 문제가 생깁니다. 숏컷(잔차) 연결은 층을 건너뛰는 지름길을 하나 더 만들어 입력을 출력에 더해줌으로써 기울기가 잘 전달되도록 돕고, 이 덕분에 트랜스포머처럼 아주 깊은 모델도 안정적으로 훈련할 수 있습니다.