马库斯听到林枫提到“改进网络结构”时，愣了一下。

这话听起来似乎有些轻描淡写，在2014年，深度学习的结构问题是个热门话题，而大家都还在围绕如何改进已有的架构，比如CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）展开讨论。

大家都在想着要改进网络结构。

可要说“改进网络结构”，得具体到什么程度才能真正解决梯度消失问题呢？

他迟疑了一会儿，问道：“改进网络结构？你是说尝试新的层设计，还是在激活函数上进一步优化？”

林枫微微一笑，显得胸有成竹。

毕竟林枫关于人工智能的知识量截止到2024，而现在才刚刚2014。

在2024年，解决梯度消失的核心技术已经有了突破性的进展，比如“残差网络”（ResNet）的提出，在当时被认为是改写深度学习领域的一项技术。

但在2014年，这个概念还远未被提出。

林枫意识到自己可能正站在改变这一切的关键时刻。

“激活函数的优化确实重要，”林枫淡淡说道，“但我说的改进，更多是指在网络层次的设计上。你有没有想过，深层网络的问题不只是梯度传递不下去，而是信息本身也无法有效传播？信号在一层层中传递时，逐渐丢失了原本的重要信息，等到最后几层时，网络几乎是在‘盲目学习’。”

“这个道理我懂，”马库斯点了点头，“但我们已经尝试了很多调整，比如增加跳层连接、在特定层使用更强的正则化，甚至尝试了不同的初始化方法，效果依旧有限。”

林枫暗自一笑，跳层连接？

看样子马库斯已经有了些残差网络的雏形思想，但还没触及真正的核心。

“你们是朝着正确的方向走的，”林枫说道，眼神中透着些许不易察觉的自信，“但或许你们忽略了一个更关键的概念。网络越深，信息传递的阻碍就越大，而如果我们在每几层之间构建直接的‘捷径’，让信息不必层层传递，而是能够跨越几层直接回到前面的层，这样就能有效解决梯度消失的问题。”

“直接跨层？这……”马库斯有些困惑，“你的意思是跳过中间的层，让前面的输出直接输入到后面的层？这样网络的非线性特征不就被打破了吗？”

“NO,no,no”林枫轻轻摇头，“这种跨层连接并不是要完全替代中间层，而是让信息能够‘绕过’那些不必要的损失点，从而减少梯度消失的机会。中间的层依然存在，依然发挥作用，但跳过的这些连接能够保证信息传递的稳定性。你可以把它想象成是给网络‘加了一层保险’，避免重要信息在传递中被淹没。”

马库斯听得眼前一亮，这个思路与他们之前讨论的跳层连接确实有些相似，但林枫描述的更为彻底。“跨层连接”和“跳层连接”不再只是简单的尝试，而是建立起一种全新的信息传递方式。

这种方式听起来既能保留深度网络的复杂性，又能有效应对梯度消失的问题。

“你说的这些……感觉像是网络中有个反馈机制，确保梯度和信息都能回流，维持学习的稳定性。”马库斯眼中闪过一丝兴奋，他直觉林枫正在讲述的东西，可能会是未来突破深层神经网络训练的关键。

林枫笑了笑，点了点头。

正是“反馈机制”的概念让残差网络得以解决深度神经网络中的许多瓶颈。