Die Eigenschaft eines Algorithmus, unempfindlich gegenüber kleinen Fehlern oder Variationen in den Eingabedaten oder während der internen Berechnungen zu sein. Numerische Instabilität kann zu Problemen wie verschwindenden oder explodierenden Gradienten beim Training tiefer neuronaler Netze führen.