梯度消失和梯度爆炸是什么

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中的两个常见问题。

梯度消失是指在反向传播过程中，前几层的权重更新量非常小，甚至趋近于0，导致这些层的参数无法得到有效的更新，从而影响模型的性能和收敛速度。这通常发生在使用sigmoid等激活函数时，因为这些函数在输入值很大或很小时具有饱和性，导致梯度接近于0。

梯度爆炸是指在反向传播过程中，前几层的权重更新量非常大，甚至趋近于无穷大，导致模型的数值稳定性受到破坏，产生溢出等问题。这通常发生在使用很深的神经网络时，因为每一层的梯度会相乘，导致梯度值指数级增长。

为了避免梯度消失和梯度爆炸问题，通常可以使用一些技巧，例如使用ReLU等非饱和激活函数、对权重进行初始化、使用批归一化等。