在神经网络中，梯度消失是一种常见的问题。当我们进行反向传播算法时，梯度会逐渐减小并趋近于零。这会导致在深度网络中传递梯度变得非常困难，特别是在激活函数使用sigmoid或tanh时会更加明显。为了解决梯度消失问题，一些方法可以尝试，例如使用ReLU激活函数、批量归一化、残差网络...