请讲解一下深度学习中的梯度消失问题。这个问题会限制模型的学习能力，严重时会导致神经网络变得毫无用处，即使再增加网络深度也无济于事。请用200-300字简练地回答，分4个自然段讲解。为使得答案层次分明，每个段落请以一个短句作为开头，提示该段的核心内容。
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梯度消失问题定义了现象的本质。在深度学习中，特别是在训练非常深的神经网络时，梯度消失是指误差反向传播过程中，梯度值变得越来越小，直至几乎为零的现象。这导致靠近输入层的权重几乎不会更新，模型训练变得极为缓慢，甚至停止。

梯度消失对训练的影响是多方面的。一方面，它导致早期层（接近输入的层）学到的信息有限，另一方面，由于梯度过小，优化算法难以正常运作，陷入局部极小值或停滞不前，这些缺点直接制约了模型性能的提升。

解决梯度消失的方法多样且有效。深层网络常用的方法包括使用ReLU等激活函数避免梯度消失、采用批标准化加速训练过程、设计残差网络或门控循环单元等架构，通过更加直接的前向和反向信息传递路径，减缓梯度消失现象。

结论在于，理解并解决梯度消失问题对于推动深度学习模型的实际应用和理论发展具有重要意义。通过采用上述策略，研究人员和工程师能够有效訓練更深层次的神经网络，从而实现更复杂的任务和更精准的预测。
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