什么叫梯度消失？
梯度消失（Gradient Vanishing）是神经网络训练中常见的一个问题，特别是在深层神经网络中。它指的是在网络的反向传播过程中，用于更新网络权重的梯度变得非常小，以至于几乎不对权重产生任何显著的更新。这种现象通常发生在深层网络的较低层（靠近输入层的层）。
什么叫梯度消失？
梯度消失（Gradient Vanishing）是神经网络训练中常见的一个问题，特别是在深层神经网络中。它指的是在网络的反向传播过程中，用于更新网络权重的梯度变得非常小，以至于几乎不对权重产生任何显著的更新。这种现象通常发生在深层网络的较低层（靠近输入层的层）。
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