梯度消失，梯度爆炸定义

梯度消失和梯度爆炸是在深度学习中经常遇到的问题。

梯度消失指的是在反向传播过程中，网络中较早层的权重更新非常小，几乎为零，导致这些层对整个网络的训练没有贡献。这种情况通常发生在使用sigmoid或tanh等激活函数时，当网络层数较多时，梯度会逐渐缩小，从而导致梯度无法有效地传递到较早的层次。

相反，梯度爆炸指的是梯度在反向传播过程中变得非常大，甚至超出了计算机能够表示的范围。这种情况通常发生在网络中存在较大权重或激活函数导致梯度指数级增长的情况下。梯度爆炸会导致权重更新过大，网络参数迅速发散，从而无法进行有效的训练。

解决梯度消失和梯度爆炸问题的方法包括使用合适的激活函数（如ReLU、LeakyReLU等），进行权重初始化（如Xavier初始化），使用正则化方法（如权重衰减、Dropout等），以及进行梯度裁剪等。这些方法可以帮助控制梯度的大小，使得梯度在反向传播过程中能够更好地传递和更新网络参数。