가중치 클리핑
학습 과정에서 가중치 값이 특정 임계값을 넘지 않도록 강제로 조정하는 기법이다. 가중치 폭발을 방지하고 모델이 더 안정적이고 압축된 표현을 학습하도록 돕는 역할을 한다.