什么是梯度消失和梯度爆炸，解决方法是什么

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，主要出现在训练深层神经网络时。

梯度消失指的是在神经网络的训练过程中，随着反向传播的深入，梯度逐渐变小，导致前面层的权重几乎不更新，网络难以有效训练深层结构。这通常发生在使用sigmoid或tanh等饱和激活函数时，因为这些函数在输入值较小时其导数接近于零。

梯度爆炸则是指在训练过程中梯度变得非常大，导致权重更新幅度过大，使得网络无法稳定学习，甚至导致数值溢出。这种情况在深层网络中较为常见，尤其是在权重初始化不当或者梯度累积时。

解决方法包括：
1. 使用ReLU（Rectified Linear Unit）或其变体（如Leaky ReLU、ELU等）作为激活函数，因为ReLU的导数在正区间为1，可以缓解梯度消失的问题。
2. 合理初始化网络权重，如使用He初始化或Xavier初始化，它们能帮助保持激活函数输出的方差，从而使得梯度在反向传播时不会消失或爆炸。
3. 使用批量归一化（Batch Normalization），通过对每一层的输入进行归一化处理，可以稳定学习过程，减轻梯度消失和梯度爆炸的问题。
4. 应用梯度剪切（Gradient Clipping）技术，当梯度超过一定阈值时进行缩放，防止梯度爆炸。
5. 采用正则化技术，如L1或L2正则化，防止权重过大导致的梯度爆炸问题。