GPT-4-turbo回复：想象你在一个山上，目标是要到达山谷的最低点。但是，山上雾很大，你看不清远处的路。你只能感觉到脚下地面的倾斜方向，然后决定下一步往哪个方向走。在这个比喻中，山谷的最低点就像是我们训练深度神经网络时想要找到的最佳模型（即错误最小的模型），而你脚下地面的倾斜方向就像是梯度（Gradient），它告诉我们参数应该如何调整才能让模型的错误减少。
梯度下降的原理就是：通过计算当前位置（当前模型参数）的梯度（即错误变化的方向和大小），然后向梯度的反方向（因为我们是要下山，而梯度指向的是上升最快的方向）调整一小步，重复这个过程，直到找到山谷的最低点，也就是模型的错误最小的地方。