weight-divergence

학습 중 가중치 파라미터의 값이 제어 범위를 벗어나 급격히 커지는 현상이다. 이는 수치적 불안정성을 야기하며 결국 모델의 예측 성능을 완전히 파괴하는 원인이 된다.