深層ニューラルネットワークにおける「勾配消失問題」および「勾配爆発問題」に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
層を深く重ねるにつれて、誤差逆伝播で掛け合わされるヤコビ行列の固有値や活性化関数の導関数の積が1より小さいと勾配がゼロに収束し（勾配消失）、1より大きいと指数関数的に増大する（勾配爆発）。
イ
勾配消失はRNNでは絶対に発生せず、CNNのみに特有の現象である。
ウ
勾配爆発が発生した場合は、学習率を100倍以上に引き上げることで安全に対処できる。
エ
バッチサイズを極端に小さく（1に）設定するだけで、勾配消失問題は物理的に完全に消滅する。