什么是梯度消失

梯度消失指的是在深度神经网络中，由于反向传播过程中梯度值不断缩小，导致前面层的参数更新非常缓慢或者不更新，从而影响整个网络的训练效果。这一现象尤其在使用sigmoid等激活函数时会更加明显，因为这些函数的导数在输入值过大或过小时会非常接近于0，进而导致梯度消失。梯度消失会导致训练过程变得非常缓慢，甚至无法收敛，因此需要采取一些措施来避免梯度消失。