梯度下降是一种寻找损失函数最小值的优化算法。它通过迭代地沿着损失函数梯度的反方向调整模型参数，以逐步减小损失函数的值，从而找到最佳模型参数。在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛用于优化目标函数，以改善模型的性能。
梯度下降的基本步骤包括：
1. 计算损失函数关于模型参数的梯度，这个梯度指示了损失函数增长最快的方向。
2. 沿梯度的反方向更新模型参数，通常通过减去一个与梯度成比例的步长（学习率）乘以梯度来实现。
3. 重复步骤1和2，直到满足某个停止条件，如达到预设的迭代次数或损失函数值的变化小于某个阈值。
梯度下降有多种变体，如随机梯度下降（SGD）和批量梯度下降（BGD），它们在每次迭代中使用的数据样本不同，影响了算法的效率和收敛速度