在训练层数较多的神经网络的过程中，使用基于反向传播的梯度优化算法来优化参数有可能会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。本次报告从公式推导角度剖析深度学习中发生梯度消失和爆炸的原因，并介绍相应的七种解决方案。
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介绍了设备识别的发展历史、各层协议的特征及其优劣性，对两篇关于内网、外网识别的高水平文献进行了讲解，对比了设备识别的主要研究方向，以期帮助初学者快速了解领域内的动态及发展前景。
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