题，出现在以梯度下降法和反向传播训练人工神经网络的时候。在每次训练的迭代中，神经网络权重的更新值与误差函数的偏导数成比例，然而在某些情况下，梯度值会几乎消失，使得权重无法得到有效更新，甚至神经网络可能完全无法继续训练。举个例子来说明问题起因，一个传统的激活函数如双曲正切函数，其梯度值在 (-1, 1)范围内，反向传播以链式法则来计算梯度。这样做的效果，相当于在n层网络中，将n个这些小数字相乘来计算“前端”层的梯度，这就使梯度（误差信号）随着n呈指数递减，导致前端层的训练非常缓慢。反向传播使研究人员从