缓解梯度消失：增大学习率、减少网络深度、添加shortcut connection

谢谢你的回答。其中，在解决梯度消失问题时，增大学习率并不是一个很好的解决方案，因为过大的学习率可能会导致网络的训练不稳定，甚至无法收敛。而减少网络深度和添加shortcut connection是两个有效的解决方案。

减少网络深度是指通过减少网络的层数来降低梯度消失的风险。这样可以减少每个权重矩阵被重复乘以多次的次数，从而减少梯度消失的可能性。但是，减少网络深度可能会降低网络的表达能力，从而影响网络的性能。

添加shortcut connection是指在网络中添加跨层连接，从而使得信息能够更快更直接地传递。这样可以缓解梯度消失的问题，并且提高网络的表达能力。shortcut connection的经典案例是ResNet，它通过在网络中添加shortcut connection，成功地训练了152层的深度神经网络。

因此，减少网络深度和添加shortcut connection是两个有效的解决方案，可以缓解梯度消失的问题。不过，具体采用哪种方案取决于具体的问题和数据集。