在神经网络中,什么是梯度消失问题? A. 梯度变得非常小B. 梯度变为零C. 梯度变得非常大D. 梯度保持不变

梯度消失问题是指在深度神经网络中，随着层数的增加，反向传播过程中梯度值逐渐减小的现象。这导致网络中靠近输入层的权重更新缓慢，甚至停止更新，从而影响网络的训练效果。梯度消失问题通常发生在使用sigmoid或tanh激活函数的网络中，因为这些函数的导数在大部分区域都很小。