梯度 是一个非常重要的概念，它直接关系到模型的训练过程。以下是对梯度的详细解释：
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梯度的基本概念
- 梯度 是一个向量，表示函数在某一点的导数或偏导数。在多维空间中，梯度指向的是函数值上升最快的方向。
- 对于一个函数 f(x)，在某一点 x 处的梯度记作 ∇f(x)，它可以理解为在该点附近，函数值的变化率。
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在深度学习中的作用
- 在深度学习中，模型的目标是通过调整模型参数（如神经网络的权重和偏置），使得损失函数（例如均方误差、交叉熵等）达到最小值。
- 梯度 用于指示损失函数在当前模型参数下的变化方向。
- 正梯度 表示损失函数在该方向上升。
- 负梯度 表示损失函数在该方向下降。
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梯度下降法（Gradient Descent）
- 梯度下降法 是一种用于最小化损失函数的优化算法。它通过不断调整模型参数，使得损失函数逐渐减少，直到找到最小值（或局部最小值）。
- 具体来说，模型参数 θ 会根据以下公式进行更新：
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梯度在神经网络中的计算
