ニューラルネットワークの学習は、基本的には損失関数の最小化という問題に帰着します。そして、この問題を解くための中心的なツールが「勾配」、つまり損失関数の微分です。

具体的には、我々は次のような数式を計算します：

∂L/∂w 

ここで、Lは損失関数、wはモデルの重みの一部を表します。この数式は、「重み w を少し変化させたときに、損失 L がどれだけ変化するか」を示す値、つまり「勾配」を計算しています。

この勾配の値は具体的な数値を持ちます。例えば、この数式が0.5を返すとき、それは「重み w を1単位増加させると、損失 L が0.5単位増加する」ということを示しています。逆に、この数式が-0.1を返すとき、それは「重み w を1単位増加させると、損失 L が0.1単位減少する」ということを示しています。

したがって、この勾配の値を使って、我々は重み w をどの方向（増加方向か減少方向か）にどれだけ調整すれば、損失 L を最も効率的に減少させることができるかを判断します。そして、この勾配の値が、ニューラルネットワークの学習の中心的なステップである「重みの更新」に直接使用されます。

このように、「勾配」はニューラルネットワークの学習において非常に重要な概念です。これを理解することで、我々はニューラルネットワークがどのように学習を進め、最終的にはデータから複雑なパターンを抽出していくのかをより深く理解することができます。