2014年，人工智能领域正处于深度学习的快速发展时期，但在训练深层神经网络时，仍存在一些无法绕过的核心难题，其中“梯度消失”和“梯度爆炸”问题尤其突出。
当马库斯和林枫的对话逐渐转向这些人工智能瓶颈时，他们自然聊到了这个话题。
对于人工智能涉及到的梯度消失和梯度爆炸这个问题，对于前世就从事人工智能方面工作的林枫来说，他自然是不陌生。
梯度消失和梯度爆炸是神经网络训练中常见的问题。
了解梯度消失和梯度爆炸首先要了解神经网络。
简单说，神经网络是一种模仿人脑工作原理的计算模型。
它由很多“神经元”组成，这些神经元分成多层，数据会从一层传到另一层，最终得到一个结果。
训练神经网络的过程就是不断调整这些神经元之间的“连接强度”，让网络的输出越来越接近我们想要的结果。
为了调整神经网络中的这些连接强度，我们需要用到一种叫“梯度”的东西。
简单来说，梯度就是用来指引我们“往哪里走”的方向，就像你爬山时要知道往哪边是上坡、哪边是下坡。
我们通过“梯度”来知道哪些参数需要调整，从而让网络的表现变得更好。
那“梯度消失”和“梯度爆炸”又是什么呢？
假设你在玩一个滑滑梯，当你站在滑梯的最高处，往下滑时，你能很快感受到速度在增加，因为坡度很大。
但是，如果滑到快要到底部的地方，坡度变得很小，你几乎就感觉不到滑动的速度了。
这里的“坡度”就像是“梯度”——当坡度变小，滑动的速度也变小。
在神经网络中，类似的事情也会发生。
如果我们给网络很多层，它们之间的梯度会越来越小，传到前面几层时，梯度几乎“消失”了。这就是“梯度消失”问题。
梯度太小，无法有效调整那些神经元的连接强度，网络的训练就会变得非常困难。
想象你在爬一个大山，山的坡度越来越平，最终你几乎感受不到自己在上升了，这时你很难再判断该怎么继续往上爬。
在神经网络里，梯度消失的问题就是这种感觉，网络不知道该如何继续改进。
而梯度爆炸又是另外的一个极端。
假设这次你站在一座非常陡的悬崖边，一不小心就滚下去了！
因为坡度太陡了，你的速度变得非常快，失控了。
在神经网络中，这种情况也被称为“梯度爆炸”
当梯度太大时，参数的调整会变得过于剧烈，网络的学习变得不稳定，甚至会导致训练失败。
这就像你在陡峭的悬崖边滑落，一下子失去了控制。
网络的参数变化过大，导致结果变得很不稳定，甚至完全错误。
概括地说：
梯度消失就像在一座越来越平的山坡上，梯度变得很小，神经网络不知道该怎么调整，进而学习变得很慢，甚至无法进步。
梯度爆炸就像从悬崖边滚下去，梯度变得很大，网络的学习变得过于剧烈，结果会非常不稳定，训练过程变得不可控。
这两个问题经常会出现在深层神经网络中。
而这也是马库斯所要倾诉的困扰。
“说起来，最近的研究还卡在了‘梯度消失’的问题上。”马库斯苦笑着说道，靠在沙发上，“我们在训练一些更深层次的神经网络时，发现模型一旦超过一定的深度，反向传播算法中的梯度会逐渐趋近于零，根本无法有效更新权重。深度越大，梯度就越容易消失，整个网络的学习效率大幅下降。”
马库斯知道林枫硕士是麻省理工学院的计算机硕士，因此也就全都用专业术语表述了。
对于这些林枫当然能听明白，非但能听明白，而且作为一个资深的人工智能从业人员。
林枫也清楚知道马库斯面临的难题。
林枫对AI的发展也有所了解，涉及到梯度问题在2014年是深度学习研究中的一个巨大挑战。
甚至可以说解决不了梯度问题就很难有真正的深度学习，也就不会有后来的人工智能成果的一系列井喷。
林枫心说，自己这是一不小心站在了技术发展的最前沿了吗？
不得不说，这种举手投足之间就能影响时代命运的感觉是真的无比美妙。
“梯度消失的问题一直存在，尤其是深层网络。梯度爆炸倒是相对好解决，但梯度消失会直接导致学习过程停滞不前。”林枫沉思片刻，补充道，“这不仅是你们实验室的问题，也是整个领域的瓶颈。反向传播的基本原理决定了，当信号在网络中层层传递时，梯度的变化会以指数级缩小。”
马库斯脑海中泛起了大大的问号，梯度爆炸问题好解决吗？
他怎么觉得梯度爆炸问题也挺麻烦的？
不过聊天本来就是求同存异，既然林同样认为梯度消失难以解决就够了。
马库斯也没纠结为什么林说梯度爆炸容易解决，而是继续就梯度消失发表观点说道：“是啊，哪怕有了ReLU（修正线性单元）激活函数的引入，虽然能在一定程度上减轻梯度消失，但对深层网络还是不够。”
林枫想了想，说道：“你们有考虑过改进网络结构吗？”
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