ニューラルネットワークの学習において、層が深くなると勾配が入力層付近で極端に小さくなり学習が進まなくなる現象はどれか。

誤差逆伝播法において、活性化関数の微分値の積が繰り返されることで勾配が0に近づき、下層の重みが更新されなくなる現象。

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