“`答： (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解雇小于1的话，那么即使这个结果是0.99，经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0； (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 解决方案：可以通过激活函数来解决或者用Bath Normalization解决这个问题 “` Was this helpful? YesNo 0 / 0 上一篇: 广义线性模型是怎么被应用在深度学习中? 下一篇: 什么样的资料不适合深度学习? 发表回复 取消回复0 Your email address will not be published. 在此浏览器中保存我的显示名称、邮箱地址和网站地址，以便下次评论时使用。