Градиентный спуск

Если без шуток

Градиентный спуск — это итеративный алгоритм оптимизации, используемый для нахождения локального минимума функции потерь. Он корректирует параметры модели в направлении, противоположном градиенту функции ошибки, что позволяет постепенно улучшать предсказательную способность нейросети в процессе обучения.