梯度消失问题

在神经网络中，梯度消失是一种常见的问题。当我们进行反向传播算法时，梯度会逐渐减小并趋近于零。这会导致在深度网络中传递梯度变得非常困难，特别是在激活函数使用sigmoid或tanh时会更加明显。为了解决梯度消失问题，一些方法可以尝试，例如使用ReLU激活函数、批量归一化、残差网络...

我在进行深度学习时注意到一些神经网络出现了梯度消失问题，这使得模型无法有效地进行训练。我想了解神经网络是如何解决这个问题的？请问有哪些方法或技术可以帮助防止梯度消失，从而提高网络的训练效率和准确性？是否有一些常用的调整参数或思路可以尝试，或者是否需要改变网络架构...