梯度消失的原因主要涉及以下幾個方面：
深層網路結構。當神經網路層數過多時，反向傳播算法在計算梯度過程中，需要經過多個層的連乘，如果激活函式的導數小於1，那麼梯度會隨著網路深度的增加而逐漸減小，最終導致梯度消失。
激活函式的選擇。使用不合適的激活函式，如Sigmoid或Tanh，會因為這些函式的導數最大值小於1，進一步加劇梯度消失的問題。
權重初始化方法。如果初始權重過大，會導致網路在反向傳播過程中，梯度值過大，從而可能引起梯度爆炸。
此外，解決方法包括使用合適的激活函式（如ReLU或Leaky ReLU），採用Batch Normalization層進行歸一化處理，以及使用殘差結構等。