梯度爆炸是深度神經網路訓練過程中的一個常見問題，它通常發生在使用深層神經網路或循環神經網路（RNN）時。當神經網路的層數過多，或者初始權重過大時，反向傳播過程中計算的誤差梯度（即參數更新的方向和數量）可能會變得非常大，導致網路權重的更新不穩定，甚至出現權重值溢出，變成NaN值。這種現象可能導致模型無法有效學習，參數更新不穩定，從而影響網路的收斂和性能。
為了解決梯度爆炸問題，研究者們提出了多種方法，例如：
梯度截斷（Gradient Clipping）。當梯度的大小超過預設閾值時，將其縮放至閾值以內，避免梯度過大的問題。
選擇合適的激活函式和權重初始化方法。如使用ReLU或Leaky ReLU作為激活函式，使用He初始化或Xavier初始化方法。
使用批標準化（Batch Normalization）。在訓練過程中對每一層的輸入進行標準化，從而提高網路的收斂速度並減少梯度消失和梯度爆炸問題。
適當的網路結構。選擇或設計一種適合任務的網路結構，如殘差網路（ResNet）或門控循環單元（GRU），這些結構有助於緩解梯度爆炸問題。
選擇合適的最佳化器。如Adam或Adagrad等，這些最佳化器具有自我調整學習率的能力，可以在訓練過程中自動降低學習率，幫助避免梯度爆炸。
通過這些方法，可以有效地減少梯度爆炸的發生，提高深度神經網路的訓練穩定性和性能。