梯度是指函數(shù)在某一點上的變化率，也可以理解為導(dǎo)數(shù)。它在數(shù)學(xué)、物理、工程學(xué)等領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用，特別是在機器學(xué)習(xí)中，梯度是一個非常重要的概念。

在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們通常使用梯度下降算法來最小化損失函數(shù)并更新模型參數(shù)。

具體地，我們計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，然后將更新量乘以一個學(xué)習(xí)速率，得到新的模型參數(shù)。

通過不斷迭代和更新，我們可以逐漸調(diào)整模型參數(shù)，讓模型的預(yù)測結(jié)果與真實值更加接近。

因此，梯度在機器學(xué)習(xí)中具有非常重要的作用，是優(yōu)化算法的核心概念之一。