# 梯度爆炸（Exploding Gradient）

梯度爆炸是指在深度學習模型訓練中，梯度在反向傳播時變得異常巨大，導致權重更新過大，模型訓練不穩定甚至崩潰。

## 完整說明

梯度爆炸是指在深度神經網路的訓練過程中，由於反向傳播算法的特性，梯度在經過多層網路後變得非常大。這使得權重更新過大，導致模型訓練不穩定，甚至可能導致模型崩潰。梯度爆炸通常發生在循環神經網路中。

## 常見問題

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