什么是梯度裁剪（Gradient Clipping）？

梯度裁剪（Gradient Clipping）是一种在优化算法（如随机梯度下降）中使用的技术，旨在防止深度神经网络训练过程中出现的梯度爆炸问题。当计算出的梯度向量范数超过预设阈值时，梯度裁剪会将梯度缩放到该阈值以下，从而避免权重更新过大导致训练不稳定或发散。

在AI产品开发的实际落地中，梯度裁剪尤其适用于处理序列数据任务（如自然语言处理中的机器翻译），它能显著提升模型训练的鲁棒性和收敛效率，帮助产品经理减少调试时间和加速产品迭代。