梯度消失和梯度爆炸是深度學習中遇到的兩個關鍵問題，它們都發生在神經網路的訓練過程中，特別是在深度神經網路和循環神經網路中較為常見。
梯度消失：
定義：在反向傳播過程中，由於鏈式求導法則的累積效應，當每一層的梯度都小於1時，某些參數的梯度會變得非常小。這導致在更新這些梯度時，參數值幾乎不發生變化，從而使得網路訓練停滯，模型無法繼續最佳化。
特點：梯度消失會導致前面層的學習顯著慢於後面層的學習，學習過程可能會卡住，除非梯度變大。
影響：梯度消失問題在深度神經網路中尤為嚴重，因為它需要通過更多的層次進行傳播。在循環神經網路中，梯度消失可能導致網路難以捕捉長期依賴關係，即模型難以記住較早的信息。
梯度爆炸：
定義：與梯度消失相反，在網路反向傳播過程中，由於鏈式求導法則的累乘效應，當每一層梯度都大於1時，某些參數的梯度會變得非常大。這導致在更新這些梯度時，參數變化過大，進而使得損失函式出現震盪現象。
特點：梯度爆炸問題在循環神經網路中較為常見，尤其是當網路處理較長序列時。
影響：梯度爆炸會導致模型權重出現重大更新，造成模型不穩定，無法利用訓練數據學習。
總結來說，梯度消失和梯度爆炸都是由於鏈式求導法則在深度神經網路中的累積效應導致的。梯度消失使得網路訓練停滯，而梯度爆炸則導致模型不穩定。這兩個問題都嚴重影響了神經網路的訓練效果和性能。