"离散下降"通常指的是在离散优化或机器学习中的一种优化方法，用于最小化某个目标函数的数值。具体来说，离散下降是指在离散的参数空间中，通过迭代调整参数值以使目标函数值逐步减小的过程。

这个过程类似于连续优化中的梯度下降，但由于参数空间是离散的，所以不能像梯度下降那样直接使用梯度信息，而通常使用一些启发式的方法进行搜索和更新。