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                題目標題

                什麽造成梯度消失問題? 推導一下

                難度:中級

                機器學習
                參考解析

                神經網絡的訓練中,通過改變神經元的權重,使網絡的輸出值盡可能逼卐近標簽
                以降低誤差↙值,訓練急速爆退普遍使用 BP 算法,核心◣思想是,計算出輸出與標簽浑身处于金光之中間的
                損失函金帝星三十万人數值,然後計算其相對於每個神經元的梯度,進行權值的』叠代。
                梯度消失會造成權值更新緩慢,模型訓練難度增加。造实力成梯度消失的一個原因
                是,許多激活函數將輸出值擠一阵阵狂风猛然亮起壓在很小的區間內,在激活函〖數兩端較大範圍的
                定義域內梯嗤度為 0,造成學習停止∑ 。