1、原因：

• 梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因為在反向傳播過程中，使用鏈式法則計算時，累積相乘效應導致梯度過大或者過小
• 主要原因有：

1）激活函數：例如sigmoid或者tanh激活函數，在輸入或輸出較大時，容易導致梯度消失
2）不合適的參數初始化策略：如果權重初始化過大或者過小，容易導致梯度消失和爆炸
3）網絡層數過深：當網絡層數增加時，梯度在反向傳播過程中會逐步累積，可能會導致梯度消失和爆炸

2、解決方法

1）選擇更合適的激活函數，例如ReLU
2）選擇合適的權重初始化策略，例如Xavier，He初始化
3）使用BN層，對每層的輸入的分布做歸一化
4）使用殘差網絡：可以加深網絡層數的同時，緩解梯度消失問題
5）使用梯度裁剪：防止梯度爆炸
6）使用更合適的優化器，例如Adam等