当损失函数的梯度在反向传播期间变得非常小时，尤其是在深度神经网络中，会出现消失梯度问题。这个问题最常见于某些激活函数，如sigmoid或tanh，其中大输入的梯度接近零。发生这种情况时，网络中较早层的权重会收到非常小的更新，从而导致学习缓慢或停滞。
这个问题在具有许多层的深度网络中变得特别重要，因为梯度随着它们向后传播而呈指数减小。这可能会阻止网络有效学习，尤其是在初始层中。
梯度消失问题的解决方案包括使用像ReLU这样的激活函数，它不太容易出现梯度消失，以及像Xavier或He初始化这样的批量归一化或权重初始化方法，它有助于在训练期间保持梯度大小。