1. 参数初始化
- 问题原因：如果权重初始化时的值过小，在反向传播求解梯度时，由于遵循链式法则，一层层的导数相乘，会导致梯度变得非常小，从而使得下层的参数在梯度下降过程中不怎么变化。
- 解决*：使用合适的权重初始化*，如Xavier初始化或He初始化。Xavier初始化适用于使用sigmoid激活函数的情况，而He初始化则更适用于ReLU激活函数。在TensorFlow中，可以通过设置
kernel_initializer参数来选择不同的初始化*。
2. 选择激活函数
- 问题原因：某些激活函数（如sigmoid和tanh）在深度*中的梯度可能会很小，甚至为0，导致梯度消失问题。
- 解决*：尝试使用其他激活函数，如ReLU、Leaky ReLU、PReLU或ELU等。这些激活函数在某种程度上可以解决梯度消失问题，因为它们的梯度不会完全消失。在TensorFlow中，可以通过设置
activation参数来选择不同的激活函数。
3. 批量正则化（Ba*h Normalization）
- 作用：批量正则化通过在激活函数作用之前，对每层中间层的输入项进行尺度和均值的校正，可以明显提高神经*的效果，并改善梯度消失和爆炸问题。
- 实现：在TensorFlow中，可以使用
tf.layers.ba*h_normalization函数来实现批量正则化。
4. 梯度修剪（Gradient Clipping）
- 作用：梯度修剪是一种防止梯度爆炸的技术，但也可以间接帮助缓解梯度消失问题，因为它可以确保梯度值不会过大或过小，从而保持在一个相对稳定的范围内。
- 实现：在TensorFlow中，可以通过自定义优化器或使用现有的优化器（如
tf.train.*Optimizer）并设置clip_norm或clip_value参数来实现梯度修剪。
5. 调整学习率
- 作用：学习率是影响梯度下降速度和稳定性的重要因素。如果学习率过高，可能导致梯度爆炸；如果学习率过低，则可能导致梯度消失问题加剧（因为参数更新过慢）。
- 调整*：在训练过程中，可以尝试逐渐减小学习率（如使用指数衰减学习率），或者通过尝试不同的学习率来找到*值。
6. 使用残差连接
- 作用：残差连接是一种将当前层的输出与前一层的输入相连接的*，这种连接可以帮助梯度流动更畅通，从而解决梯度消失问题。
- 实现：在构建神经*时，可以引入残差连接（如使用ResNet等*架构）。