在深度学习中，梯度尤其重要，因为我们通常使用梯度下降算法来更新神经网络的参数。此时，梯度被用于计算在给定损失函数和当前参数值下，每个参数应该移动的方向和幅度，以使损失函数最小化。通常认为当梯度值的绝对值超过某个阈值（如1e6、1e8等）时，就可以将其视为梯度爆炸的现象。总之，梯度可以告诉我们不同方向上的最陡峭的变化率，使我们能够优化函数值并更新参数。对于一个参数化的函数，梯度可以告诉我们在一个特定的点处函数值增加最快的方向。在机器学习中，梯度是指一个多元函数在某一点处的变化率以及变化的方向。