梯度爆炸

梯度爆炸是指在神经网络训练过程中，梯度值变得非常大，超出了网络的处理范围，导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。当梯度爆炸发生时，网络的权重更新可能会变得异常大，导致网络的参数值迅速膨胀，最终可能导致数值溢出、计算错误和训练失败。梯度爆炸通常发生在深度神经网络中，特别是当网络层数较多、结构复杂，或者使用了不合适的激活函数、初始化方法或优化算法时。

梯度消失

梯度消失则是指当神经网络层数增多时，越靠近输入层的层之间的权重无法得到有效修正（导数趋于0），从而导致神经网络效果不佳。由于反向传播算法中，各层之间的权重系数是通过导数来修正的，而当网络层数增多时，由于链式法则，当导数值小于1时（如sigmoid函数），越靠近输入层的导数越接近0，从而权重系数无法得到有效修正。

解决办法

1. 选择合适的激活函数：例如ReLU函数，它在输入为正时梯度恒为1，有助于缓解梯度消失问题，但也要注意ReLU函数在输入为负时梯度为0可能导致“死神经元”问题。因此，也可以考虑使用Leaky ReLU、PReLU、ELU等变体激活函数。

2. 采用合适的权重初始化策略：如Xavier初始化和He初始化，这些初始化方法有助于保持输入和输出的方差一致，从而减少梯度爆炸或消失的可能性。

3. 使用BN层（批标准化层）：对每层的输入进行归一化处理，有助于加速网络收敛并减少内部协变量偏移问题，间接缓解梯度问题。

4. 使用残差网络：通过引入残差连接，可以加深网络层数的同时缓解梯度消失问题，因为残差连接允许梯度直接跳过某些层进行传播。

5. 梯度裁剪：在训练过程中限制梯度的最大绝对值，防止梯度爆炸的发生。

6. 调整学习率：使用合适的学习率或采用学习率衰减策略，使训练过程更加稳定，减少梯度问题的发生。

7. 优化算法选择：选择合适的优化算法，如Adam优化器等，这些算法通常具有自适应学习率调整功能，能够更好地应对梯度问题。