什么是损失函数？
损失函数就一个具体的样本而言，模型预测的值与真实值之间的差距。
对于一个样本（xi,yi）其中yi为真实值，而f（xi）为我们的预测值。使用损失函数L（f(xi),yi）来表示真实值和预测值之间的差距。两者差距越小越好，最理想的情况是预测值刚好等于真实值。
什么是梯度？
百度上面：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
梯度下降：简单说就是从山顶上找一个最快，最陡峭的路线下山
机器学习/深度学习中，需要使用训练数据来最小化损失函数，从而确定参数的值。而最小化损失函数，即需要求得损失函数的极值。
求解函数极值时，需要用到导数。对于某个连续函数f ( x )，令其一阶导数 f ′ ( x ) = 0
，通过求解该微分方程，便可直接获得极值点。但当变量很多或者函数很复杂时，f ′ ( x ) = 0 的显式解并不容易求得。且计算机并不擅长于求解微分方程。
计算机所擅长的是，凭借强大的计算能力，通过插值等方法（如牛顿下山法、弦截法等），海量尝试，一步一步的去把函数的极值点“试”出来。
而海量尝试需要一个方向感，为了阐述这个方向感，介绍一下方向导数。
方向导数
方向导数是偏导数的概念的推广, 偏导数研究的是指定方向 (坐标轴方向) 的变化率，到了方向导数，研究哪个方向可就不一定了。
函数在某一点处的方向导数在其梯度方向上达到最大值，此最大值即梯度的范数。
梯度
在一个数量场中，函数在给定点处沿不同的方向，其方向导数一般是不相同的。那么沿着哪一个方向其方向导数最大，其最大值为多少，这是我们所关心的，为此引进一个很重要的概念: 梯度。
函数在某一点处的方向导数在其梯度方向上达到最大值。
这就是说，沿梯度方向，函数值增加最快。同样可知，方向导数的最小值在梯度的相反方向取得，此最小值为最大值的相反数，从而沿梯度相反方向函数值的减少最快。
梯度值
在单变量的实值函数中，梯度可简单理解为只是导数，或者说对于一个线性函数而言，梯度就是曲线在某点的斜率。
对于多维变量的函数，比如在一个三维直角坐标系，该函数的梯度就可以表示为公式
为求得这个梯度值，要用到“偏导”的概念。
γ 在机器学习中常被称为学习率 ( learning rate )， 也就是上面梯度下降法中的步长。
通过算出目标函数的梯度（算出对于所有参数的偏导数）并在其反方向更新完参数 Θ ，在此过程完成后也便是达到了函数值减少最快的效果，那么在经过迭代以后目标函数即可很快地到达一个极小值。如果该函数是凸函数，该极小值也便是全局最小值，此时梯度下降法可保证收敛到全局最优解。
梯度下降由梯度方向，和步长决定，每次移动一点点。但是每一次移动都是对你所在的那个点来说，往极值方向，所以能够保证收敛。
