优点：
1. 收敛速度：基于梯度的优化方法比非基于梯度的方法更快更高效，因为它们使用指向最陡下降方向的梯度信息，因此，优化过程达到最小最优解快点。
2. 广泛适用：基于梯度的优化方法广泛适用于许多优化问题。
3. 灵活性：基于梯度的优化方法允许用户设置不同的终止条件、公差和步长，使他们能够根据特定问题的要求调整计算。
缺点：
1. 对初始参数的敏感性：基于梯度的优化方法对初始参数敏感，优化算法可能会收敛到局部最小值而不是全局最优值。
2. 无法处理具有平台的目标函数：梯度方法难以通过目标梯度变得平坦的区域，这可能导致平台区域的收敛系统。
3. 高计算成本：当基于梯度的求解器必须处理大型优化问题时，这是一个显着的缺点，并且梯度计算的成本变得非常昂贵。
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