梯度裁剪技术在深度学习中起到了限制梯度大小的作用,可以防止梯度爆炸的问题。在训练神经网络时,梯度通常会随着反向传播的过程而不断累积,导致梯度值变得非常大,从而造成网络训练的不稳定性。梯度裁剪技术可以限制梯度的大小,防止梯度爆炸的问题发生,提高训练的稳定性和收敛速度。
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