Python中的数值稳定性（Numerical Stability）优化：避免梯度爆炸/消失的技术 大家好，今天我们来深入探讨Python中数值稳定性，尤其是针对深度学习中梯度爆炸和梯度消失问题的优化技术。数值稳定性是指算法在计算机上执行时，对输入数据微小扰动的鲁棒性。一个数值稳定的算法，即使输入数据存在微小的误差，其输出结果也不会产生巨大的偏差。反之，一个数值不稳定的算法，可能因为输入数据或计算过程中的微小误差，导致输出结果出现严重的错误，甚至程序崩溃。 在深度学习中，梯度爆炸和梯度消失是训练深层神经网络时经常遇到的问题。它们本质上都属于数值不稳定的范畴，严重影响模型的训练效果。梯度爆炸会导致权重更新过大，模型难以收敛；梯度消失会导致底层网络的梯度接近于零，无法学习到有效的特征。 本讲座将从以下几个方面展开： 数值不稳定性的根源： 解释浮点数运算的限制以及链式法则在深度网络中的影响。 梯度爆炸的应对策略： 探讨梯度裁剪（Gradient Clipping）的原理和实现。 梯度消失的应对策略： 介绍激活函数选择（ReLU及其变体）、权重初始化方法（Xavier/Glorot, He i …