梯度下降法的優化分析原理是讓模型自動優化自身的各種參數。
在機器學習的核心內容就是把數據餵給壹個人工設計的模型，然後讓模型自動的“學習”，從而優化模型自身的各種參數，最終使得在某壹組參數下該模型能夠最佳的匹配該學習任務。那麽這個“學習”的過程就是機器學習算法的關鍵。梯度下降法就是實現該“學習”過程的壹種最常見的方式，尤其是在深度學習（神經網絡）模型中。
BP反向傳播方法的核心：
就是對每層的權重參數不斷使用梯度下降來進行優化。梯度下降是求解無約束最優化問題最常用的方法之壹。它用壹階泰勒展開式代替目標函數，通過叠代計算得到要求的精度。也就是說，叠代的每壹步都向著梯度的負方向。
梯度下降法簡介：
梯度下降是叠代法的壹種,可以用於求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。在求解機器學習算法的模型參數，即無約束優化問題時，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之壹，另壹種常用的方法是最小二乘法。
在求解損失函數的最小值時，可以通過梯度下降法來壹步步的叠代求解，得到最小化的損失函數和模型參數值。反過來，如果我們需要求解損失函數的最大值，這時就需要用梯度上升法來叠代了。在機器學習中，基於基本的梯度下降法發展了兩種梯度下降方法，分別為隨機梯度下降法和批量梯度下降法。