梯度的尺度保持不变：
利用阿达玛乘积，梯度的尺度不会因为层数的增加而减小或增大，因为每次乘积都是独立的元素乘法，不涉及整个矩阵的缩放。总的来说，阿达玛乘积不会像矩阵乘积那样导致梯度消失或梯度爆炸，因为它不涉及线性变换的累积效应，而是对梯度进行逐元素的操作。这使得LSTM等网络结构在处理长序列时更加稳定
门控机制：
在LSTM中，门控机制（如遗忘门、输入门）使用的是阿达玛乘积，这些门的激活值（0到1之间）可以控制信息的流动，但不会像矩阵乘积那样对梯度进行缩放。这意味着梯度在通过门控机制时不会消失或爆炸。
梯度裁剪：
即使在阿达玛乘积中，梯度也可能因为极端的值而变得非常大。为了防止梯度爆炸，通常会使用梯度裁剪技术，将梯度限制在一个合理的范围内
