什么是梯度爆炸与梯度消失

梯度爆炸（Gradient Explosion）和梯度消失（Gradient Vanishing）是深度学习训练过程中的两种常见问题。

梯度爆炸是指当训练深度神经网络时，梯度的值会快速增大，造成参数的更新变得过大，导致模型不稳定，难以训练。

梯度消失是指当训练深度神经网络时，梯度的值会快速减小，导致参数的更新变得很小，甚至无法更新，使得模型难以学习有用的特征。

这两种问题都会降低模型的性能，因此对于深度学习研究者和工程师来说，解决梯度爆炸和梯度消失是非常重要的。

相关问题

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。

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。