解读逆向传递问题，描述其解决方案。
逆向传递问题的定义和示例。
逆向传递问题（backpropagation problem）指的是在神经网络的训练过程中，使用反向传播算法反向传递梯度时出现的数值不稳定或数值爆炸的问题。

例如，当神经网络过多层且激活函数为sigmoid函数时，反向传播算法传递的梯度将会变得非常小，甚至趋近于零。这会导致深层网络的权重不再得到有效更新，从而阻碍神经网络收敛到最优状态。

解决方案包括使用更加稳定的激活函数，如ReLU函数、Leaky ReLU函数等；限制权重的范围，如权重剪枝、权重正则化等；使用批量归一化等方法。