梯度消失和梯度爆炸是深度神經網路訓練中的兩個主要問題，它們都與反向傳播算法相關。以下是詳細介紹：
梯度消失。在反向傳播過程中，梯度值變得非常小，甚至接近於零，導致網路難以學習和更新較早層次的參數，尤其是在深度神經網路中，這種情況尤為嚴重，因為梯度需要通過更多的層次進行傳播，在RNN中，梯度消失可能導致網路難以捕捉長期依賴關係。
梯度爆炸。與梯度消失相反，梯度爆炸是指梯度變得非常大，遠遠超過正常範圍，這會導致模型參數更新不穩定，影響網路的收斂和性能，尤其是在處理較長序列的循環神經網路中。
這兩個問題通常是由於網路層數過多、不合適的激活函式、或者權重的初始化值過大引起的，解決方法包括減小網路層數、調整學習率、更換激活函式、使用Batch Normalization、更換初始化方法、使用殘差模組、將RNN更換為LSTM結構、梯度裁剪、使用L1、L2正則化、以及預訓練加微調等。