梯度下降是一种优化算法，用于通过在误差最陡峭的方向上调整模型的参数 (权重) 来最小化神经网络中的损失函数。在每次迭代中，模型计算损失相对于参数的梯度 (导数) 并相应地更新权重。
梯度下降有不同的变体，包括批量梯度下降，随机梯度下降 (SGD) 和小批量梯度下降，每个变体在每次迭代中用于计算梯度的数据量方面都不同。
梯度下降是训练神经网络和其他机器学习模型的支柱，使它们能够通过迭代地减少预测误差来从数据中学习。
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通过直接将输入从较早的层添加到较晚的层，跳过连接保留原始信息并使优化