为什么深度神经网络容易出现梯度消失和梯度爆炸问题？

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在训练过程中可能会遇到梯度消失和梯度爆炸这两种问题，这些问题源于反向传播算法的工作机制以及深层网络中的激活函数特性。

1. 梯度消失（Vanishing Gradient）: 当神经网络具有很多层时，每一层的权重更新依赖于前一层的输出。如果激活函数（如sigmoid或tanh）在输入接近0时导数趋近于0，例如sigmoid函数在-3到3之间的值，那么前几层的梯度会被逐层缩小。这会导致深层网络中的参数更新非常缓慢，甚至可能使学习过程停滞不前，因为有效的梯度信息无法有效传递到深层。

2. 梯度爆炸（Exploding Gradient）: 如果激活函数的导数非常大，例如ReLU（Rectified Linear Unit）函数在正区间导数为1，如果网络的某些权重过大，经过多层网络后，反向传播的梯度可能会变得非常大，这可能导致权重更新的幅度超出正常范围，破坏网络的稳定性，同样也影响训练过程。

为了解决这些问题，研究者们提出了几种策略：