1、原因：

• 梯度消失和梯度爆炸的根本原因是因为在反向传播过程中，使用链式法则计算时，累积相乘效应导致梯度过大或者过小
• 主要原因有：

1）激活函数：例如sigmoid或者tanh激活函数，在输入或输出较大时，容易导致梯度消失
2）不合适的参数初始化策略：如果权重初始化过大或者过小，容易导致梯度消失和爆炸
3）网络层数过深：当网络层数增加时，梯度在反向传播过程中会逐步累积，可能会导致梯度消失和爆炸

2、解决方法

1）选择更合适的激活函数，例如ReLU
2）选择合适的权重初始化策略，例如Xavier，He初始化
3）使用BN层，对每层的输入的分布做归一化
4）使用残差网络：可以加深网络层数的同时，缓解梯度消失问题
5）使用梯度裁剪：防止梯度爆炸
6）使用更合适的优化器，例如Adam等