作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习（Deep Learning）是当前非常火热的机器学习方向，它不仅在图像、文本等领域取得了巨大的成功，还在自动驾驶、手语识别、虚拟现实、医疗诊断等多个领域展现出强劲的实力。然而深度学习的另一个重要的特性就是它的参数规模及训练时间都很大。而梯度消失问题正是由于参数量过多导致的，即神经网络中的参数太多或层数太多导致某些层学习到一个统一的最优解而难以学习其他更复杂的参数配置，从而导致整个模型性能的下降。因此，如何解决梯度消失问题是提高深度学习模型效果的关键。本文将会通过梯度消失问题的定义、原因分析、典型案例分析和解决方案对梯度消失问题进行系统性的阐述，并通过TensorFlow实现梯度修复算法来进行验证。
2.梯度消失问题定义
在深度学习中，当神经网络的每一层的权重参数数量或者模型参数的数量增加时，会带来两个问题：
1.模型训练速度变慢；2.模型的精确度下降。
其中，第二个问题——梯度消失问题（Gradient Vanishing Problem）是指在深度神经网络训练过程中，随着网络深度的加深，神经元的激活值越来越接近于0，其输出值的变化也变得极小，这种现象被称为梯度消失。通俗地说，就是参数数量增多后，神经元的激活值饱和，导致梯度值趋向于0，使得优化过程十分困难。
解决梯度消失问题的关键就是减少模型参数的个数或者参数量。但是，实际上是控制每一层神经元的激活值范围，让它们不会完全饱和，进一步缓解梯度消失问题。一般来说，可以通过以下几个方面做限制：
1.采用ReLU激活函数，它能够让神经元的输出在负区间接近于0&#x