帮我重新润色下面这段文章：深度学习中的梯度消失问题及解决方法

传统的神经网络使用sigmoid等函数作为激活函数，因其固定的 $0\sim1$ 输出范围，在反向传播算法中容易导致梯度消失问题。随着深度学习的发展，使用ReLU等非线性函数的网络结构更加流行，但也存在梯度消失问题。针对这种情况，常用的方法是使用Batch Normalization、LayerNorm、Skip Connection等技术对网络结构进行改进。

其中，Batch Normalization是将输入数据进行标准化处理，使得每个batch中的数据均值为0，方差为1。这样可以使得网络在归一化的数据上进行学习，减少了内部协方差位移的影响，从而增强了网络的泛化性能。

LayerNorm也是一种归一化方法，不同于Batch Normalization是在每个batch上进行归一化，在每层的不同时间步上进行归一化，减少了内部标准差的影响。

Skip Connection则是在不同层之间引入直接连接，使得信息能够更加自由地流动。这种方法可以增加网络的深度，缓解梯度消失问题。
深度学习中的梯度消失问题及解决方法：传统神经网络使用sigmoid等函数易导致梯度消失。更流行的ReLU等非线性函数也有此问题，可采用Batch Normalization、LayerNorm、Skip Connection等方法改进。其中，Batch Normalization可使网络在归一化的数据上学习，减少内部协方差位移影响，增强泛化性能；LayerNorm在每层的不同时间步上进行归一化，减少内部标准差的影响；Skip Connection引入直接连接增加网络深度，缓解梯度消失问题。