什么是梯度爆炸？

梯度爆炸(Gradient Explosion)是指在训练深度神经网络时，通过反向传播算法计算梯度时出现的现象：当网络层数过深、激活函数选择不当或权重初始化不合理时，梯度值会指数级增长，导致权重更新过大，模型参数剧烈震荡，训练过程不稳定甚至完全失效，无法收敛到有效解。

在AI产品开发中，梯度爆炸直接影响模型训练效率和产品落地可行性。AI产品经理需关注此风险，推动团队采用梯度裁剪(Gradient Clipping)、优化权重初始化策略(如Xavier或He初始化)，以及集成Batch Normalization等技术来缓解问题，确保模型稳定训练，提升产品可靠性和迭代速度。延伸阅读推荐Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的《Deep Learning》一书，其中系统阐述了梯度爆炸的机制与应对方法。