梯度是指函数在某一点上的变化率，也可以理解为导数。它在数学、物理、工程学等领域中被广泛应用，特别是在机器学习中，梯度是一个非常重要的概念。

在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降算法来最小化损失函数并更新模型参数。

具体地，我们计算损失函数对模型参数的偏导数，然后将更新量乘以一个学习速率，得到新的模型参数。

通过不断迭代和更新，我们可以逐渐调整模型参数，让模型的预测结果与真实值更加接近。

因此，梯度在机器学习中具有非常重要的作用，是优化算法的核心概念之一。