上个问题中，计算的梯度信息具体是什么？

在SGD算法中，计算的梯度信息是损失函数对模型参数的梯度，表示了当前参数对损失函数的影响程度。

具体来说，在每个训练批次中，我们需要计算损失函数关于每个模型参数的偏导数（即梯度），以便更新模型参数。假设当前训练批次的输入为 `x`，输出为 `y`，损失函数为 `J(y, y_true)`，其中 `y_true` 是真实标签，那么对于模型中的某个参数 `w`，其梯度为：

∂J/∂w = ∂J/∂y * ∂y/∂w

其中，`∂J/∂y` 表示损失函数关于输出的梯度，`∂y/∂w` 表示输出关于该参数的梯度。这两个梯度可以通过反向传播算法来计算。

在计算完所有参数的梯度后，需要使用梯度下降法更新模型参数。具体来说，对于每个参数 `w`，都从梯度算出的方向上，以一个学习率 `α` 的步长进行更新。更新后的参数为 `w' = w - α * ∂J/∂w`。

需要注意的是，梯度下降法更新模型参数时，可能会出现梯度消失或梯度爆炸的情况。为了避免这种情况，通常会使用一些变种的优化器，如带动量的SGD、Adam等。