优化算法中梯度法,为什么梯度负方向下降最快?

问题描述:

优化算法中梯度法,为什么梯度负方向下降最快?

因为就那确定的点来说,梯度方向下降最快(有泰勒展开式得),而从全局来看,此点的最有方向(负梯度方向)不是全局的最优方向