梯度消失与梯度爆炸

反向传播网络在训练过程中可能会出现多种问题，这些问题不仅影响模型的性能，还可能导致训练过程无法顺利进行，以下是一些常见的问题及其详细解释：1、梯度消失与梯度爆炸梯度消失：在深层神经网络中，梯度在逐层反向传播时可能会逐渐变小，导致靠近输入层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新，这通常发生在激活函数的导数接近零的情况……