：在神经网络中，当前面隐藏层的学习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。这种现象叫做消失的梯度问题。
小编还为您整理了以下内容，可能对您也有帮助：
rnn为什么会梯度消失
RNN（循环神经网络）产生梯度消失问题的主要原因，是在于其使用的基于时间的反向传播（BPTT）算法在处理长序列时，梯度会在时间维度上连乘，当连乘的梯度值小于1时，随着序列长度的增加，最终得到的梯度会趋向于0，导致梯度消失。
RNN是一种特殊的神经网络，能够处理序列数据。其核心思想是将前一个时刻的隐藏状态与当前时刻的输入结合起来，计算得到当前时刻的输出和新的隐藏状态。这种机制使得RNN能够捕获序列中的时序依赖关系。
然而，在训练RNN时，我们通常使用基于时间的反向传播（BPTT）算法。这种算法的核心思想是将整个序列看作一个整体，通过反向传播算法计算每个时刻的梯度，并更新网络的参数。在计算梯度时，由于RNN的链式结构，我们需要将每个时刻的梯度连乘起来。
问题就出在这个连乘操作上。当梯度值小于1时，随着序列长度的增加，连乘得到的梯度值会趋向于0。这是因为梯度是一个小于1的数的连乘，而连乘的次数就是序列的长度。当序列长度很长时，最终的梯度值就会变得非常小，接近于0。这就是所谓的梯度消失问题。
梯度消失问题会导致RNN在训练长序列时效果不佳，因为当梯度消失时，网络参数的更新量会变得非常小，使得网络无法有效地学习到序列中的长期依赖关系。例如，在自然语言处理任务中，如果我们需要理解一个长句子的意思，那么就需要捕获句子中不同部分之间的依赖关系。但是，由于梯度消失问题，RNN可能无法有效地捕获这些依赖关系，导致理解效果不佳。
为了解决梯度消失问题，人们提出了许多改进方法，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。这些方法通过引入门控机制或其他技巧来改进RNN的结构，从而避免梯度消失问题，提高网络在处理长序列时的性能。下载本文
