Модификация градиента — это метод оптимизации, который улучшает обучение нейронных сетей, изменяя величину и направление шагов обучения. Он включает алгоритмы, такие как Adam, RMSprop и Momentum, которые адаптируют параметры обучения на основе предыдущих обновлений весов и текущего состояния модели. Этот подход помогает справляться с локальными минимумами, седловыми точками и различной масштабностью градиентов в разных направлениях.