梯度消失（vanishing gradient）和梯度爆炸（exploding gradient)

原文鏈接:https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78283043 參考鏈接:https://www.cnblogs.com/DLlearning/p/8177273.html 神經網絡中梯度不穩定的根本原因：在於前層上的梯度的計算來自於後層上梯度的乘積（鏈式法則）。當層數很多時，就容易出現不穩定。下邊3個隱含層爲例： 其b1的梯度爲：

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