1）梯度消失：
- 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0
- 可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况
（2）梯度膨胀
- 根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大
- 可以通过激活函数来解决
上一题：列举优化算法及其优缺点
下一题：机器学习项目的一般流程？
标签： 梯度、一层、消失、偏导会、链式法则
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