“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。

林枫继续说道：“这套结构让信号能够通过短路或捷径返回到较浅的层，减少信息丢失，同时保持梯度的大小，确保网络不会在深度增加时失去学习能力。其实你们可以试着在更复杂的网络中引入这种结构，我相信会看到意想不到的效果。”

马库斯默默点头，仿佛意识到了一条前所未有的道路。

“不过你说的这些，”马库斯沉吟片刻，“听起来非常前卫。我们现在的技术，尤其是硬件算力的限制，可能还不足以支撑如此复杂的网络结构和跳跃式的连接方式。”

“的确，”林枫对此并不感到意外，“当前的硬件环境还有限制，特别是GPU算力不足，限制了深度学习网络的规模。不过这些并不是问题，软件技术的发展会推动硬件的进步。

随着并行计算技术的进步，未来会有专门为AI设计的硬件，比如TPU（张量处理单元），它们可以显着提升训练效率。”

为了避免泄露过多，林枫只提到了张量处理器。

其实未来的变化远不仅于此。