梯度爆炸問題通常是由于梯度更新過大而導致的，可以通過以下方式來處理：
梯度裁剪（Gradient clipping）：設置梯度閾值，當梯度的范數超過閾值時，將梯度裁剪到閾值以內。
使用穩定的優化算法：例如Adam、RMSprop等優化算法通常能夠更好地處理梯度爆炸問題。
使用更小的學習率：減小學習率可以減緩梯度的更新速度，從而減少梯度爆炸的可能性。
初始化參數：合適的參數初始化可以減少梯度爆炸的發生，可以嘗試使用Xavier或He初始化方法。
檢查網絡結構：確保網絡結構合理，避免梯度在傳播過程中過大。
通過以上方法可以有效地處理梯度爆炸問題，提高模型的穩定性和訓練效果。
