人工神经网络的层数增加会出现梯度消失现象，其本质原因是 A 各层误差梯度相乘导致 B 各层误差梯度相加导致 C 误差趋于饱和 D 各层误差梯度相减导致

人工神经网络的层数增加会出现梯度消失现象，其本质原因是A，即各层误差梯度相乘导致。当神经网络的层数增加时，反向传播算法需要计算更多的梯度，并且每一层的梯度都要通过连乘的方式与前面层的梯度相乘，从而得到后面层的梯度。由于梯度在每一层的计算过程中都会被乘以权重矩阵的转置，因此，如果权重矩阵中的元素小于1，那么每一层的梯度都会变得越来越小，最终可能会消失。