梯度噪声通常用于优化算法中，特别是在梯度下降法等迭代优化算法中。在每次迭代更新参数时，通过引入梯度噪声，可以使得参数的更新方向更加随机，从而防止模型陷入局部优解，并且可以帮助模型跳出鞍点等困境，提高收敛速度和稳定性。

梯度噪声可以通过多种方式引入。其中一种常见的方式是在计算梯度时，对梯度进行一定程度的随机扰动。这可以通过在梯度中添加服从某种分布的随机数来实现，如服从正态分布或均匀分布的随机数。通过调整随机数的尺度和方差，可以控制梯度噪声的大小和变化范围。

梯度噪声的引入可以带来一些好处。梯度噪声可以增加模型的鲁棒性和泛化能力。当模型面临不同的输入数据时，梯度噪声可以使得参数更新更具随机性，从而减少过拟合的可能性，并提高模型对新数据的适应能力。梯度噪声可以帮助模型跳出局部优解。在优化过程中，模型可能会陷入某个局部优解，无法继续往更优的方向前进。通过引入梯度噪声，可以打破这种困局，让模型有机会找到更好的全局优解。