但他的想法是，不要让网络去学习F(x)这个完整的映射，而是让它只学习F(x)和x之间的差值，也就是F(x)-x。最终输出变成F(x)+x。
这个“+x”就是捷径。
就是残差连接。
它的意义在于，哪怕F(x)学废了，输出至少还有一个x兜底，不会比什么都没学更差。
更关键的是，梯度可以沿着这条捷径直接回传到前面的层，不用再经过所有中间层的连乘衰减。
梯度消失的问题，被这条捷径绕过去了。
他当天晚上就写了代码。
第二天跑了一个二十层的测试。
然后是三十层。四十层。精度不仅没有下降，还在持续攀升。
他又花了两周时间反复验证，排除过拟合、数据泄漏等一切干扰因素。
最后把层数推到了五十。
5.08%。
和人类标注员打了个平手。甚至略微超过。
任少卿睁开眼睛，盯着天花板看了很久。值班间的日光灯管有一根坏了，一明一暗地闪着。
“少卿哥，这个结果……”
陈立秋把擦了无数遍的眼镜重新戴好，声音压得很低，
“能发顶会吧？”
“不止能发。”
郑宇航已经从最初的激动中回过神来了，他盯着屏幕上的损失曲线，
“这东西要是公开出去，整个领域都得重新洗牌。以前大家默认深层网络没法训练，所有人都在十几二十层的范围里卷。现在这个假设直接被推翻了。”
任少卿没说话。
他站起来，走到机房那面闪烁的绿色光墙前面，双手插在冲锋衣口袋里。
兴奋吗？当然兴奋。
但兴奋过后，一种更复杂的情绪开始往上涌。
他想起去年在西安交大走廊里，那个黄毛少年对他说的话。
“你的模型在做大量无效计算。”
“让模型只用它需要用的那部分脑子去思考。”
当时他以为那只是一个外行的模糊直觉。
但现在他回过头来看，那个十八岁的少年说的每一句话，都精准地指向了这个领域未来五到十年的核心命题。
残差连接解决了深层网络的训练问题。
但那个少年想要的，显然不止于此。
任少卿盯着那面光墙，脑子里像打开了一扇被堵住很久的门。
五十层的残差网络证明了一件事：网络可以做得很深，深度不再是瓶颈。
那下一个瓶颈是什么？
他几乎是本能地想到了那个
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