使用梯度裁剪（Gradient Clipping）：設置一個閾值，當梯度的值大于這個閾值時，將梯度裁剪為閾值大小，防止梯度爆炸。
使用梯度檢驗（Gradient Checking）：通過對模型的梯度進行數值估計來檢查梯度計算的正確性，避免梯度消失或爆炸。
使用更合適的激活函數：ReLU等激活函數可以緩解梯度消失問題，避免梯度消失或爆炸。
使用更合適的初始化方法：使用Xavier初始化等方法可以有效地解決梯度消失或爆炸問題。
使用Batch Normalization：通過規范化每層的輸入，可以加速訓練過程，減少梯度消失或爆炸問題的發生。
使用殘差連接（Residual Connections）：在深層網絡中添加殘差連接可以幫助梯度更快地傳播，減少梯度消失問題。
使用更復雜的優化器：使用Adam、RMSprop等優化器可以更好地處理梯度消失或爆炸問題。
調整學習率：適當地調整學習率可以減少梯度消失或爆炸問題的發生。
