深層ニューラルネットワーク（DNN）の訓練において、勾配消失（Gradient Vanishing）は学習を妨げる要因の一つです。逆伝播法（Backpropagation）を用いた学習プロセスでは、勾配降下法によってネットワークのパラメータ（重みやバイアス）を更新します。しかし、勾配消失が発生すると、このパラメータ更新が適切に行われなくなります。 勾配消失の影響・問題点 学習の停滞 モデルの性能低下 局所最適解 勾配消失の原因 要因1: 活性化関数の特性 要因2: ネットワークの深さ 勾配消失への対策 対策1: 活性化関数の変更：ReLUの利用 対策2: 適切な重み初期化 対策3: バッチ正規…
