مسئله اصلی این است که درک عملکردها و مفاهیم کاهش گرادیان در شبکه های عصبی یک چالش را ایجاد می کند. درک شبکه های عصبی چند مرحله ای پیچیده و چگونگی کارکرد پارامترهای آنها سخت است. به خصوص نقش تغییرات وزن و عملکردهای مربوط به عملکرد شبکه های عصبی نامشخص است. علاوه بر این، در مورد اوورفیتینگ و تفسیر توزیع ها بی ثباتی وجود دارد. در این سختی ها، بازی با مجموعه های مختلف داده های موجود یا داده های خود می تواند مفید باشد.

Playground AI به چالش درک شبکه‌های عصبی و کاهش گرادیان می‌پردازد با اینکه نمایش‌های بصری کاربرپسند و تعاملی ارائه می‌دهد. با این ابزار، کاربران می‌توانند هایپر پارامترها را تغییر دهند تا تأثیرات مستقیم را بر روی عملکرد شبکه ببینند و اینطوری تأثیر تغییرات وزن و تنظیمات عملکرد بهتر درک شود. Playground AI همچنین یک عملکرد پیش‌بینی ارائه می‌دهد که نشان می‌دهد چگونه تغییرات درون شبکه عملکرد آن را تحت تأثیر قرار می‌دهد. با امکان آزمایش با دیتاست‌های مختلف یا وارد کردن داده‌های خود، می‌توانید به صورت عملی یاد بگیرید و تجربه کسب کنید. نمایش توزیع‌ها نیز در درک تفسیر آن‌ها کمک می‌کند. علاوه بر این، این ابزار توضیحات و هشدارهایی در مورد بیش‌برازش ارائه می‌دهد تا این پدیده را بهتر درک و از آن دوری کنید. با یادگیری تعاملی و بصری، درک شبکه‌های عصبی و کاهش گرادیان به طور موثری ترویج و بهبود می‌یابد.