Vandamálið felst í því að skilja virkni og hugtök af gradient descent í tauganetum getur verið sérstaklega áskorandi. Það er erfitt að átta sig á flóknari margþrepstauganetum og virkni þeirra breytustafa. Það er sérstaklega óljóst hvaða hlutverki breytingar á þyngdum og virkni hafa á starfsemi tauganetsins. Að auki er óvissa um yfir-prófun (overfitting) og túlkun dreifinga. Að leika sér með mismunandi gögn sem eru í boði eða með eigin gögn getur mögulega hjálpað við að takast á við þessar erfiðleikar.

Playground AI tekur á mælinguna að skilja tauganet og stiglun lækkunar, með því að veita notandavænar og gagnlegar myndlegar framsetningar. Með þessu tól geta notendur breytt yfirfærðarparametrum til að sjá beina áhrif þeirra á netverksföll og þannig skilja betur áhrif þyngdarbreytinga og lögun aðgerða. Playground AI býður einnig spánaþjónustu sem sýnir hvernig breytingar innan netsins hafa áhrif á virkni þess. Með möguleika til að prófa mismunandi gagnasöfn eða setja inn eigin gögn, er hægt að læra og safna reynslu í raunverulegum aðstæðum. Myndlæðing dreifinga hjálpar einnig við að skilja túlkun þeirra. Auk þess veitir tólið útskýringar og viðvörunar um yfitaun til að skilja það fyrirbrigði betur og forðast það. Þessi gagnlega og myndræna námshættur styðja við og bæta skilning notandanna á tauganetum og stiglun lækkunar.