深入理解梯度消失：从DNN到RNN的全面解析与解决方案
在深度学习的训练过程中，梯度消失是一个经典且棘手的问题。本文将带你从原理到实践，全面理解这一现象及其应对策略。
1. 什么是梯度消失？
梯度消失是指在训练深度神经网络时，反向传播算法中，从输出层向输入层方向逐层计算梯度时，梯度值会变得越来越小，以至于靠近输入层的隐藏层权重更新非常缓慢，甚至停止更新。
这导致了一个严重的问题：网络的早期层无法有效地从数据中学习，整个网络的性能因此受到限制。想象一下，一个团队中只有靠近领导的几个人在工作，而基层员工却无所适从——这样的组织效率必然低下。
2. 梯度消失的根源：链式法则与激活函数
要理解梯度消失，必须深入分析神经网络的训练过程——反向传播算法。
2.1 反向传播与链式法则
神经网络的训练目标是最小化损失函数。我们通过梯度下降来更新每一个权重（W），其更新公式为：
W_new = W_old - η * (∂Loss / ∂W)
这里的 ∂Loss / ∂W（损失函数对权重的梯度）就是告诉我们“权重应该朝哪个方向、改变多少才能降低损失”。反向传播就是计算这个梯度的算法。
反向传播的核心是链