什么是梯度爆炸和梯度消失？

梯度爆炸和梯度消失是深度神经网络训练中常见的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中梯度值变得非常大，导致权重参数更新过度，从而使网络训练失败。相反，梯度消失则是指在反向传播过程中梯度值变得非常小，导致在较深的层数中权重参数无法有效地更新，从而限制了网络的表达能力。这两个问题都会导致网络无法收敛，对深度神经网络的训练造成很大的困难。

相关问题

什么是梯度消失，梯度爆炸？

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中的两个常见问题。梯度消失指的是在反向传播过程中，由于激活函数的导数在某些区间内非常小，导致梯度逐渐变小，最终无法更新网络参数的问题。梯度爆炸则是指梯度在反向传播过程中变得非常大，导致网络参数的更新过程不稳定。这两个问题都会导致深度神经网络的训练变得非常困难。

简单说一下什么是梯度爆炸和梯度消失

梯度爆炸和梯度消失是深度神经网络中常见的问题。梯度爆炸指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，导致权重更新过大，网络无法收敛。梯度消失则是指在反向传播过程中，梯度值变得非常小，导致权重更新过小，网络无法学习到有效的特征。这些问题通常会出现在深度神经网络中，特别是在使用激活函数为 sigmoid 或 tanh 的网络中。为了解决这些问题，可以使用其他的激活函数，如 ReLU，或使用其他的优化算法，如 Adam。