梯度消失的原因主要包括以下幾點：
深層網路結構。在深度神經網路中，梯度需要通過多個層傳播，每一層都會引入一定的誤差，這些誤差累積導致梯度消失。
激活函式的選擇。某些激活函式（如sigmoid、tanh）在輸入較大或較小的情況下，梯度會非常接近於零，從而導致梯度消失。
權重初始化。如果網路的權重初始化過大或過小，也會導致梯度消失問題。
鏈式法則的影響。反向傳播算法基於鏈式求導法則，如果激活函式求導的值持續小於1，那麼隨著網路變深，梯度會以指數形式衰減。
為了解決梯度消失的問題，可以採取一些措施，如使用非飽和的激活函式（如ReLU、Leaky ReLU），採用Batch Normalization，使用殘差結構，或者採用特定的權重初始化方法（如Xavier、He初始化）等。