残差网络的标准做法是跳过两个线性操作。仅跳过一个是否同样有效？

回答：

我建议您参考原始论文，作者是Kaiming He等人。

在第3.1至3.2节中，他们定义了“恒等”快捷方式为y = F(x, W) + x，其中W是可训练参数，适用于任何需要学习的残差映射F。重要的是，残差映射必须包含一个非线性操作，否则整个结构就是一个复杂的线性层。但线性操作的数量并没有限制。

例如，ResNeXt网络在仅由卷积层组成的堆栈周围创建了恒等快捷方式（见下图）。因此，残差块中没有任何全连接层。

因此，一般的回答是：是的，这是可行的。然而，在特定的神经网络中，将两个全连接层减少到一个可能是糟糕的想法，因为无论如何，残差块必须足够灵活以学习残差函数。所以请务必验证您设计的任何方案。