Sigmoid 在 |z| 很大时导数接近 0，ReLU 在 z<0 时导数等于 0，这两者都常被说成「会导致梯度消失」。请分别说明它们各自在什么输入情况下让上游梯度变小或变 0，并指出这两种情况对深层网络的后果有什么本质区别。

面试官在考什么

判断候选人能否把「梯度消失」这个笼统词拆成饱和型和非对称硬置零型两种不同机制。

激活函数

回答框架 · 前两步

1. Sigmoid 导数 σ(z)(1−σ(z)) 最大值为 0.25，多层反向连乘会指数衰减，且输出恒正、非零中心，会让下一层权重的梯度方向趋同、更新呈锯齿形。
2. tanh 输出零中心、导数最大为 1，但两端仍有饱和区，梯度同样会衰减。

延伸阅读

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