殘差能很好的解決網路梯度瀰散的問題。
將網路假設成水管的話，網路層表示為閥門，越往後水管的水量越小，加入殘差後，可以理解為，將水管並行，保證每個閥門都能有足夠多的水量。
殘差實際上是做加法，加入以影象為例， pytorch輸入是[n,c,h,w]的張量，經過一層網路計算後得到的是[n,c',h',w']，如果做張量加法的話必須保證形狀一致，n為批次不會變化，如果用卷積我們可以設計成我們加乙個pad=1就保證h/w形狀也不變，那麼c是最常變動的，這樣的話，我們設計網路的時候，c'一般設計成c的倍數（如c=16, 我們設計c'=32），這樣張量可以通過廣播機制自動變化，可以直接相加
另外有個road（路由的演算法），但是他不是數值相加，而是contact的拼接，如（c=16，c'=32,那麼結果為48）
對殘差進一步改進的話，對每次並行出去的輸入資訊，加乙個權重閥門，這樣就是rnn的門的概念了,殘差實際是lstm的特例
能加殘差的就盡量加上，他是張量加法對計算量影響不大，張量計算量大的是乘法
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