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勾配消失（Gradient Vanishing）は、深層ニューラルネットワークの訓練において、特に逆伝播（Backpropagation）アルゴリズムを使用する際に発生する一般的な問題の一つです。この問題は、勾配降下法（Gradient Descent）によるパラメータの更新中に、勾配が急速に小さくなり、ネットワークの重みがほとんど変化しなくなる…