Почему в машинном обучении важна производная функции потерь?

Производная функции потерь важна в машинном обучении, потому что она показывает, как изменение весов модели влияет на значение потерь. habr.com

Это позволяет алгоритму оптимизации, например градиентному спуску, корректировать веса в направлении, которое уменьшает потери, постепенно приближаясь к оптимальным значениям. gimal-ai.ru habr.com

Некоторые другие преимущества использования производной функции потерь:

• Определение направления изменения весов. habr.com Градиент (угол наклона) показывает направление наибольшего увеличения функции, поэтому, чтобы уменьшить потери, нужно двигаться в противоположном направлении. habr.com
• Выявление проблем линейной регрессии. sky.pro Производная помогает решать такие проблемы, как нестабильность градиентов, влияние выбросов в данных на направление оптимизации и неравномерная «важность» параметров. sky.pro
• Оптимизация нейросетей. sky.pro Производная функции потерь играет центральную роль в обучении нейросетей через алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation). sky.pro