梯度消失和梯度爆炸是什麼意思

梯度消失和梯度爆炸是深度學習中神經網路訓練過程中可能遇到的問題，它們都是由於反向傳播算法中的誤差梯度導致的。

梯度消失（Vanishing Gradient Problem）： 梯度消失是指在神經網路訓練過程中，隨著反向傳播的深入，誤差梯度變得越來越小，以至於接近於零。這會導致靠近輸入層的神經元權重幾乎不更新，因為它們的梯度幾乎為零。梯度消失會導致網路難以學習到輸入和輸出之間的長期依賴關係，因為網路無法有效地傳播誤差信號到網路的深層。

梯度爆炸（Exploding Gradient Problem）： 梯度爆炸是指在神經網路訓練過程中，隨著反向傳播的深入，誤差梯度變得非常大，以至於超過了數值計算的範圍。這通常會導致神經網路的權重更新過大，從而導致網路不穩定，訓練過程難以收斂。梯度爆炸可能會導致網路在訓練過程中發散，或者使得學習率需要被頻繁地調整以防止發散。

梯度消失和梯度爆炸都會影響神經網路的訓練效果，使得網路難以學習到有效的特徵表示。為了解決這些問題，研究者們提出了幾種方法，例如使用ReLU等非飽和激活函式、批規範化（Batch Normalization）、權重正則化（如L1或L2正則化）、使用梯度裁剪（Gradient Clipping）等技術來穩定訓練過程。