# 1.10 梯度消失/梯度爆炸（Vanishing / Exploding gradients）

当训练一个层数非常多的神经网络时，计算得到的梯度可能非常小或非常大，甚至是指数级别的减小或增大

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令各层的激活函数为线性函数，即$$g(Z)=Z$$。且忽略各层常数项b的影响，令b全部为零。该网络的预测输出$$\hat Y$$为：

$$
\hat Y=W^{[L]}W^{[L-1]}W^{[L-2]}\cdots W^{[3]}W^{[2]}W^{[1]}X
$$

如果各层权重$$W[l]$$的元素都稍大于1，例如1.5，则预测输出$$\hat Y$$将正比于$$1.5^L$$。L越大，$$\hat Y$$越大，且呈指数型增长。称之为**梯度爆炸**。

如果各层权重$$W[l]$$的元素都稍小于1，例如0.5，则预测输出$$\hat Y$$将正比于$$0.5^L$$。网络层数L越多，$$\hat Y$$呈指数型减小。称之为**梯度消失**
