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从sigmoid函数的图像中可以看到,如果x稍微大点的话,其值接近为1,则在进行反向传播算法的过程中对其求导的导数非常的接近0,因此会导致梯度为0的(     )的现象
梯度消失
梯度上升
梯度下降
梯度发散
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