gradient vanishing

梯度消失（gradient vanishing）是指在深度神经网络中，由于反向传播算法的限制，导致网络的梯度在传递过程中逐渐变小，最终趋近于零，从而使得网络无法更新参数，导致训练失败的现象。这种现象通常出现在深度网络中，特别是在使用sigmoid等激活函数时更为明显。为了解决梯度消失问题，研究者们提出了一系列方法，如使用ReLU等激活函数、批量归一化、残差连接等。

相关问题

vanishing gradient problem

Vanishing Gradient Problem（梯度消失问题）是指在深度神经网络中，由于反向传播算法的特性，随着反向传播的深入，梯度会逐渐变得非常小，甚至趋近于零，导致神经网络无法继续学习或学习非常缓慢。这个问题通常出现在有很多层的神经网络中，而深度神经网络的优势往往正是在于其层数的增加，因此解决Vanishing Gradient Problem是深度学习中需要关注的重要问题之一。

parser.add_argument('--clip', type=float, default=-1, help='gradient clip, -1 means no clip (default: -1)')

这段代码是用来设置梯度裁剪的参数。梯度裁剪是一种优化神经网络训练的技术，它的目的是限制梯度的范数，防止梯度爆炸（gradient explosion）或梯度消失（gradient vanishing）的问题。梯度爆炸指的是梯度的值过大，导致网络参数的变化过快，训练不稳定；梯度消失指的是梯度的值过小，导致网络参数的变化过慢，训练效果差。

在这段代码中，`--clip` 参数用来设置梯度裁剪的阈值，即限制梯度的范数不超过该值。如果 `--clip` 参数的值为负数（默认值为-1），则表示不进行梯度裁剪。如果 `--clip` 参数的值为正数，则表示设置梯度裁剪的阈值为该正数。