解答：
② 誤差関数を最小化するように重みを更新する.
理由: 勾配降下法は、ニューラルネットワークの学習において、誤差関数（損失関数）を最小化するために使用される最適化アルゴリズムです。具体的には、誤差関数の勾配を計算し、その勾配に基づいて重みを更新することで、誤差を最小化します。
その他の選択肢について：
- ① 重みを更新する際に用いる学習率を適切な値に設定する。：学習率は勾配降下法で使用されるパラメータですが、勾配降下法自体の役割ではありません。
- ③ 誤差関数と合わせて誤差を計算する際に用いる。：勾配降下法は誤差を計算する方法ではなく、誤差を最小化するための方法です。
- ④ 誤差関数により計算される誤差が減少する方向を示す勾配を計算する。：勾配の計算は勾配降下法の一部ですが、勾配降下法の主要な役割はその勾配に基づいて重みを更新し、誤差関数を最小化することです。
