Sigmoid, tanh和Softsign这些激活函数在网络层数加深时,都不能避免梯度消失的问题A. 正确B. 错误

步骤 1：理解梯度消失问题
梯度消失问题是指在深度神经网络中，随着网络层数的增加，反向传播过程中梯度值逐渐减小，导致网络深层的权重更新缓慢，甚至停止更新，从而影响网络的训练效果。

步骤 2：分析Sigmoid激活函数
Sigmoid函数的输出范围是(0,1)，其导数在输出接近0或1时会变得非常小，这会导致在反向传播过程中梯度值迅速减小，从而产生梯度消失问题。

步骤 3：分析tanh激活函数
tanh函数的输出范围是(-1,1)，其导数在输出接近-1或1时也会变得非常小，这同样会导致在反向传播过程中梯度值迅速减小，从而产生梯度消失问题。

步骤 4：分析Softsign激活函数
Softsign函数的输出范围是(-1,1)，其导数在输出接近-1或1时也会变得非常小，这同样会导致在反向传播过程中梯度值迅速减小，从而产生梯度消失问题。