梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。

梯度下降法是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。

缺点
靠近极小值时收敛速度减慢。
直线搜索时可能会产生一些问题。
可能会“之字形”地下降。