在深层神经网络的训练中，梯度消失是一个常见问题，指的是反向传播过程中梯度逐渐减小，导致前几层参数更新缓慢，影响模型性能。产生原因包括激活函数选择不当和网络层数过深。解决方案包括使用ReLU等合适的激活函数、批规范化和残差网络等方法，以保持梯度稳定性，提高网络训练效率。