梯度爆炸的原因

梯度爆炸的原因主要包括：

隱藏層的層數過多。在深度神經網路中，當層數增加時，如果激活函式的導數大於1，那麼梯度在反向傳播過程中會不斷累積，導致梯度爆炸。

使用了不合適的激活函式。例如，sigmoid和tanh激活函式的導數最大值小於1，這意味著即使層數不多，梯度也可能因為連續相乘而變得非常小，導致梯度消失。然而，如果初始權重過大，仍然可能導致梯度爆炸。

權重的初始化值過大。這意味著在反向傳播過程中，權重的更新會過大，導致模型權重出現很大的更新，可能使得權重的值變得非常大，甚至出現NaN值。