渐降法是一种优化算法，也称为梯度下降法。它的基本思想是通过不断迭代，沿着函数的负梯度方向逐步逼近函数极小值点。在机器学习和深度学习领域中，渐降法被广泛应用于参数优化、模型训练等方面。通过不断地调整模型参数，使得模型在训练数据上的误差逐渐减小，从而提高模型的预测准确性。渐降法的具体实现方法包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降等。