在深度学习中，梯度消失和梯度爆炸是常见的问题，特别是在深层神经网络中。这些问题主要源于反向传播过程中梯度的不稳定性，导致前面层的学习速度与后面层存在显著差异。梯度消失使得神经网络难以训练，而梯度爆炸则可能导致模型不稳定。本文探讨了这些问题的产生原因及多种有效的解决策略，包括选择适当的激活函数、初始化权重、使用批规范化和残差网络等。