核心考点说明：本题考查深度学习中梯度消失问题的缓解方法。 解题思路分析：题目要求选择缓解梯度消失问题的常用方法，回忆相关方法可以找到答案。 选项分析： - A. 使用较小的学习率：虽然小学习率可以使训练更稳定，但不能解决梯度消失问题。梯度消失是由激活函数导致的梯度在网络深层传递时变小的现象，减小学习率不能直接解决这个根本问题。 - B. 使用ReLU等激活函数：ReLU激活函数在正区间导数为1，可以有效避免梯度消失，是常用的缓解方法。 - C. 增加训练数据：增加训练数据可以缓解过拟合，但不能解决梯度消失问题。梯度消失是由网络结构导致的，与训练数据规模无关。 - D. 采用Dropout：Dropout是一种正则化方法，可以缓解过拟合，但不能解决梯度消失问题。 易错点提醒：注意区分不同方法的适用场景，ReLU激活函数是解决梯度消失的常用手段。