Descripción: Los gradientes explosivos son un fenómeno que ocurre durante el entrenamiento de redes neuronales, especialmente en arquitecturas profundas como las redes neuronales de múltiples capas. Este fenómeno se manifiesta cuando los gradientes, que son las derivadas de la función de pérdida con respecto a los pesos del modelo, se vuelven extremadamente grandes. Como resultado, las actualizaciones a los pesos del modelo se vuelven desproporcionadamente grandes, lo que puede llevar a que el modelo diverja en lugar de converger hacia una solución óptima. Este problema es particularmente prevalente en redes con muchas capas, donde la propagación hacia atrás de los gradientes puede amplificarse a medida que se avanza a través de las capas. Los gradientes explosivos pueden causar que los valores de los pesos se vuelvan infinitos o NaN (no un número), lo que interrumpe el proceso de entrenamiento. Para mitigar este problema, se han desarrollado varias técnicas, como la normalización de gradientes y el uso de funciones de activación que limitan el rango de los gradientes. La comprensión y manejo de los gradientes explosivos es crucial para el diseño efectivo de modelos de aprendizaje profundo, ya que su presencia puede afectar significativamente el rendimiento y la estabilidad del modelo durante el entrenamiento.
