Градиент в машинном обучении и нейронных сетях используется для минимизации функции затрат или потерь во время обучения модели. 2 Он помогает найти параметры, или веса модели, которые уменьшают ошибку предсказаний на обучающей выборке. 1

Алгоритм градиентного спуска итеративно корректирует параметры модели, двигаясь в направлении наибольшего уменьшения функции затрат. 2 Градиенты функции потерь направляют обновления, обеспечивая приближение к оптимальным значениям параметров, которые обеспечивают минимально возможные затраты. 2

В нейронных сетях градиентом называется вектор частных производных функции потерь по весам нейронной сети. 5 Он указывает на направление наибольшего роста этой функции для всех весов по совокупности. 5 Градиент считается в процессе тренировки нейронной сети и используется в оптимизаторе весов для улучшения качества модели. 5