梯度消失（Vanishing Gradient）是指在深度神经网络的反向传播训练过程中，梯度值随着网络层数的增加而逐层减小至接近零的现象。这主要源于某些激活函数（如sigmoid或tanh）在饱和区域输出变化微小，导致梯度在链式法则中指数级衰减。结果，网络深层参数更新缓慢甚至停滞，严重阻碍模型的学习效率和收敛能力，成为深度学习中的常见挑战。
在AI产品开发实际落地中，梯度消失问题直接影响模型训练速度和最终性能，例如在图像识别或自然语言处理应用中可能导致训练耗时过长或准确率下降。为应对此问题，开发人员广泛采用技术如ReLU激活函数、批量归一化（Batch Normalization）和残差连接（Residual Connections），这些方案显著提升深层模型的稳定性和泛化能力，确保AI产品高效部署。推荐延伸阅读：He et al. (2015) “Deep Residual Learning for Image Recognition”，详细阐述了残差网络如何有效缓解梯度消失。
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