Градиентный спуск

Если без шуток

Градиентный спуск — это метод оптимизации, используемый для минимизации функции потерь в процессе обучения нейронных сетей. Алгоритм итеративно корректирует параметры модели, двигаясь в направлении, противоположном градиенту функции потерь, чтобы достичь её минимума.