给定误差函数、学习率甚至目标变量的规模的选择，训练神经网络会变得不稳定。 训练期间权重的大量更新会导致数值溢出或下溢，通常称为“梯度爆炸” 梯度爆炸的问题在递归神经网络中更常见，例如给定在数百个输入时间步长上展开的梯度累积的 LSTMs。

新年伊始，欢迎来到「100场投资人访谈」，这是一档由聪明投资者出品的对话栏目。我们追求的不是仅仅是物质富足，而是精神富足。在我们看来，学习投资是一个带着我们看世界找到自我的过程。每一期访谈我们都会请投资人来和我们聊聊TA们真实的故事与感受。