陡度法的具体做法？本章内容给大家谈谈关于遇上最陡下降算法是干什么的的问题，我们该怎么理解呢。最陡下降算法又称基本最陡下降法或者经典最陡下降法，是最常用的水平、垂直方向搜索最优解的算法，下面这篇文章将为你提供一个参考思路，希望能帮你解决到相关问题。
陡度法的具体做法
定义：
①爬山法：指经过评价当前的问题状态后，限于条件．不是去缩小，而是去增加这一状态与目标状态的差异，经过迂回前进，最终达到解决问题的总目标。
②降维法：指在解决问题过程中，根据问题需要，利用特定观察角度降低维数，化繁为简，化面为点，从而使研究的对象更为直观、求解过程更为简捷的方法。
③陡度法：指在解决问题过程中，选好几个点，分别找准特点，然后对差异悬殊的进行比照，看看哪一个最“陡”，从而使研究对象的特点更为显著的方法。
最陡下降算法是干什么的
1、最陡下降算法又称基本最陡下降法或者经典最陡下降法，是最常用的水平、垂直方向搜索最优解的算法。
2、它是一种在目标函数中进行最优搜索的广义一阶梯度优化方法，也被称为梯度下降法或沿梯度方向下降法。
3、最陡下降法的思想是通过计算正向优势强度来优化函数，亦即每步搜索步骤只沿着搜索方向（由目标函数的导数得到）中最优解的最快下降方向前进，而略微忽略其他解集（搜索空间）中细节优势，直到可接受认可的解空间可以被得到。
4、最陡下降算法可被看作是一种迭代求解函数的优化算法，其中每次迭代的步骤是沿着迭代的解空间的”山谷“最深处，搜索靠近最优解的方向，按照搜索方向的导函数即梯度的方向进行迭代求解，即沿那些梯度的方向最快的方向下降，这样一个迭代求解方向。
5、最陡下降算法是该优化算法的一种具体实现，相比于牛顿法来说，精度比较低，但其收敛速度要快很多，具有计算量小，傻瓜式迭代，具有收敛可靠特点，可以收敛到最优值所在的解空间，因此也就是最常用的优化算法之一了。
6、但是，最陡下降算法本质上还是梯度下降法，收敛速度较慢，收敛可能不稳定，其主要问题在于有很多局部最优解，它们一般是凸函数的局部最优解，而最陡下降算法会收敛于局部最优，要对下降步长和必要的步长变化等参数进行调优，才能使函数收敛到全局最优。
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