梯度裁剪是一種在訓練神經網路時常用的技術，主要作用是限制梯度的大小，以防止梯度爆炸和梯度消失的問題，從而提高訓練的穩定性和收斂速度。
在深度學習的訓練過程中，梯度通常會隨著反向傳播的過程而不斷累積，有時會導致梯度值變得非常大，這不僅會造成網路訓練的不穩定性，還可能導致模型參數更新過大，使訓練過程發散。梯度裁剪通過設定梯度的最大值或最小值，對過大的梯度進行縮放，可以使模型更加穩定地收斂。
此外，梯度裁剪還能在一定程度上避免模型過擬合，提高模型的泛化能力。這是因為通過減少權重的極端變化，可以使模型對新的、未見過的數據有更好的適應性。
梯度裁剪的實現方式多樣，包括設定範圍值裁剪、通過L2範數裁剪和通過全局L2範數裁剪等。這些不同的方法可以根據具體的模型和訓練需求來選擇。