DeepSeek的mHC：改进残差连接

这篇文章重点介绍了DeepSeek在解决深度学习模型中标准残差连接的局限性方面的创新。通过引入Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)，DeepSeek解决了与之前尝试使残差连接更灵活相关的稳定性问题。他们解决方案的核心在于将可学习矩阵约束为双随机的，从而确保信号的稳定性并防止梯度爆炸。结果表明，与基线模型相比，稳定性和性能都有显著提高。

• •DeepSeek的mHC通过引入更灵活和稳定的方法来改进残差连接。
• •核心创新是在可学习矩阵上使用双随机约束以防止梯度爆炸。
• •与标准基线相比，mHC在稳定性和性能方面表现出显著的改进。