简述一下什么是梯度下降法

梯度下降法是一种优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化成本函数（或损失函数）。它通过不断地更新模型参数，使得成本函数最小化。具体来说，梯度下降法在每一步迭代中计算出成本函数对每个参数的偏导数（即梯度），并将其乘以一个学习率（即步长），以更新参数。这个过程会一直重复，直到达到一定的迭代次数或成本函数达到最小值。梯度下降法有多种变种，包括批量梯度下降法、随机梯度下降法和小批量梯度下降法等。