大家好，我是小一，我来为大家解答以上问题。最速下降法的优缺点，最速下降法很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、最速下降法，顾名思义，最快的速度找到下一个较小点，每一次搜索都是沿着负梯度方向，负梯度方向就是函数值减小的方向，所以每一次迭代得到的函数值必然小于上一个函数值。

2、形象地用图形描述，假如目标函数是一个同心圆弧，在初始点向负梯度方向搜索（即向圆弧内侧搜索），在该方向上会穿越很多条同心圆弧（即相交），在这个方向继续搜索，只有当该方向射线与某一圆弧相切时，才找到在这个搜索方向最内侧的圆弧，而相切就是令函数在该点的一阶导数为0。至于为什么要搜索到这点才终止，应该是可以使每一步迭代效果最大。

本文到此讲解完毕了，希望对大家有帮助。