梯度可以通过对损失函数相对于模型参数的偏导数进行计算获得。给定损失函数 L(w) 和模型参数向量 w，梯度 ∇L(w) 是一个与 w 维数相同的向量，其第 i 个元素为： ∇L(w)[i] = ∂L(w) / ∂w[i] 这个表达式表示损失函数相对于第 i 个模型参数的导数。
梯度提供了损失函数在参数空间的上升方向，因此可以用来指导优化算法进行参数更新，从而最小化损失函数。
梯度可以通过求偏导数来获得。对于一个函数 f(x)，其在点 x 处的梯度是一个向量，其中每个分量都是该函数相对于输入 x 的相应分量的偏导数。具体来说，梯度为： ``` ∇f(x) = [∂f(x)/∂x_1, ∂f(x)/∂x_2, ..., ∂f(x)/∂x_n] ``` 其中 x = [x_1, x_2, ..., x_n] 是函数 f 的输入变量。
