请解释梯度下降算法的基本原理，并说明其收敛过程。

Question

Accepted Answer

考察点：考察对梯度下降核心概念与迭代收敛的理解。回答思路：能说明梯度方向是函数值上升最快的方向，负梯度是下降方向 能解释学习率对收敛速度与震荡的影响 能结合损失函数说明参数更新规则 能描述收敛到局部最优或全局最优的边界条件

考察说明