在深度学习的世界里，梯度消失和梯度爆炸是两个令人头疼的问题。当神经网络层数增加时，这两个现象会严重影响模型的训练效果。🔍

什么是梯度消失？

梯度消失发生在反向传播过程中，当梯度值变得非常小，接近于零时，会导致权重更新极其缓慢，甚至停滞。这就好比攀登一座山峰时，每一步都变得越来越轻，最终停止前进。😭

什么是梯度爆炸？

与梯度消失相反，梯度爆炸则是梯度值变得过大，导致权重更新剧烈波动，使得训练不稳定。这种情况下，模型可能会像失控的火箭一样偏离轨道。💥

如何应对？

为了解决这些问题，我们可以采用一些策略，比如使用ReLU激活函数、初始化合适的权重、引入残差连接等。这些方法就像给登山者配备了更好的装备或调整了路线，帮助他们顺利到达山顶。⛰️

掌握梯度消失和梯度爆炸的原理，是成为深度学习高手的重要一步！💪