雲山霧罩的雲霧提示您：看後求收藏（貓撲小說www.mpzw.tw），接着再看更方便。
在神經網絡裏，梯度消失的問題就是這種感覺，網絡不知道該如何繼續改進。
而梯度爆炸又是另外的一個極端。
假設這次你站在一座非常陡的懸崖邊，一不小心就滾下去了！
因爲坡度太陡了，你的速度變得非常快，失控了。
在神經網絡中，這種情況也被稱爲“梯度爆炸”
當梯度太大時，參數的調整會變得過於劇烈，網絡的學習變得不穩定，甚至會導致訓練失敗。
這就像你在陡峭的懸崖邊滑落，一下子失去了控制。
網絡的參數變化過大，導致結果變得很不穩定，甚至完全錯誤。
概括地說：
梯度消失就像在一座越來越平的山坡上，梯度變得很小，神經網絡不知道該怎麼調整，進而學習變得很慢，甚至無法進步。
