Transformer——Q140 分析梯度裁剪（Gradient Clipping）对训练动态的影响

该问题归类到Transformer架构问题集——训练与优化——正则化与初始化。请参考LLM数学推导——Transformer架构问题集。

1. 问题背景

在深度学习的 “战场” 上，神经网络模型如同精密的 “战斗机器”，而参数更新则是驱动这台机器前进的 “燃料”。在模型训练过程中，梯度下降及其变种算法是调整参数的核心方式，梯度指引着参数更新的方向和步长。然而，实际训练中，梯度并不总是 “温顺” 的，当网络层数加深、数据复杂多变时，梯度异常现象频发。

梯度爆炸就像一场失控的 “大火”，在反向传播过程中，梯度值呈指数级增长，参数更新幅度过大，模型的训练过程瞬间 “失控”，损失值飙升至天文数字，模型参数彻底 “崩溃”，无法收敛。而梯度消失如同 “慢性毒药”，梯度在反向传播中不断衰减，底层参数更新微乎其微，模型学习如同 “原地踏步”，难以提取有效特征。

为了扑灭梯度爆炸的 “大火”，遏制梯度消失的 “毒药”，梯度裁剪技术应运而生。它旨在对梯度进行 “修剪”，将其控制在合理范围内，确保模型训练稳定进行，如同给模型训练装上 “安全阀门”，成为深度学习训练中不可或缺的关键技术。

2. 技术原理或数学理论解析

2.1 梯度与模型训练

在深度学习中，模型通过最小化损失函数 来调整参数