Brainstorm框架怎么处理梯度消失或爆炸问题

使用梯度裁剪（Gradient Clipping）：设置一个阈值，当梯度的值大于这个阈值时，将梯度裁剪为阈值大小，防止梯度爆炸。

使用梯度检验（Gradient Checking）：通过对模型的梯度进行数值估计来检查梯度计算的正确性，避免梯度消失或爆炸。

使用更合适的激活函数：ReLU等激活函数可以缓解梯度消失问题，避免梯度消失或爆炸。

使用更合适的初始化方法：使用Xavier初始化等方法可以有效地解决梯度消失或爆炸问题。

使用Batch Normalization：通过规范化每层的输入，可以加速训练过程，减少梯度消失或爆炸问题的发生。

使用残差连接（Residual Connections）：在深层网络中添加残差连接可以帮助梯度更快地传播，减少梯度消失问题。

使用更复杂的优化器：使用Adam、RMSprop等优化器可以更好地处理梯度消失或爆炸问题。

调整学习率：适当地调整学习率可以减少梯度消失或爆炸问题的发生。