梯度消失和梯度爆炸的原因主要包括：
網路深度過大。當神經網路層數過多時，反向傳播過程中梯度會因為連乘效應而變得非常小（梯度消失）或非常大（梯度爆炸）。這是因為深層網路中，每一層輸出的梯度相乘，如果激活函式的導數小於1，則梯度逐漸消失；如果激活函式的導數大於1，則梯度可能爆炸。
激活函式的選擇。使用不合適的激活函式，如sigmoid或tanh，會加劇梯度消失的問題。這些激活函式的導數最大值小於1，導致梯度在反向傳播過程中迅速衰減。
權重的初始化方法。如果權重初始化值過大或過小，會影響梯度的尺度，從而導致梯度爆炸或消失。
損失函式和參數更新策略。不合適的損失函式和參數更新策略也可能導致梯度消失或爆炸。
綜上所述，梯度消失和梯度爆炸是深度學習中常見的難題，它們主要由網路結構的深度、激活函式的選擇、權重的初始化方法以及損失函式和參數更新策略等因素共同引起。解決這些問題通常需要針對具體套用場景採取相應的措施，如使用合適的激活函式、改進權重初始化方法、採用預訓練和微調的策略等。