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梯度消失现象：在某些神经网络中，从后向前看，前面层梯度越来越小，后面的层比前面的层学习速率高。
梯度消失原因：
sigmoid函数导数图像
导数最大为0.25<1
权重初始值通常使用一个高斯分布所以|w|<1，所以 wjσ′(zj)<0.25 ,根据链式法则计算梯度越来越小。由于层数的增加，多个项相乘，势必就会导致不稳定的情况。
sigmoid激活函数的缺点：
1.计算量大，反向传播求梯度误差时，求导涉及除法2.反向传播容易出现梯度消失
解决方法：
RELU函数 代替sigmoid函数
Alex在2012年提出的一种新的激活函数。该函数的提出很大程度的解决了BP算法在优化深层神经网络时的梯度耗散问题
优点：
∙ x>0 时，梯度恒为1，无梯度耗散问题，收敛快；
∙ 增大了网络的稀疏性。当x<0 时，该层的输出为0，训练完成后为0的神经元越多，稀疏性越大，提取出来的特征就约具有代表性，泛化能力越强。即得到同样的效果，真正起作用的神经元越少，网络的泛化性能越好
∙ 运算量很小,训练时间少；
缺点：
如果后层的某一个梯度特别大，导致W更新以后变得特别大，导致该层的输入<0，输出为0，这时该层就会‘die’，没有更新。当学习率比较大时可能会有40%的神经元都会在训练开始就‘die’，因此需要对学习率进行一个好的设置。
由优缺点可知max(0,x) 函数为一个双刃剑，既可以形成网络的稀疏性，也可能造成有很多永远处于‘die’的神经元，需要tradeoff
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