클리핑된 확률적 경사 하강법
경사 값의 크기가 일정 임계값을 넘지 않도록 제한(Clipping)하여 업데이트하는 방식이다. 학습의 안정성을 높이고 이상치에 대한 강건성을 확보하기 위해 사용되며, 차분 프라이버시 학습에서도 핵심적으로 활용된다.