基于梯度的优化方法通常用于优化以找到函数的最小（或最大值）值。这些方法依赖于函数的梯度（或偏导数）来迭代更新参数，直到达到最小值（或最大值）。
基于梯度的优化方法的作用是有效地搜索参数空间并找到使目标函数最小化的最优值。这在机器学习和深度学习中特别有用，其目标是最小化衡量预测值和真实值之间差异的损失函数。
随机梯度下降 (SGD)、Momentum、AdaGrad 和 Adam 等基于梯度的优化方法广泛用于深度学习，以训练具有数百万参数的复杂模型。这些方法根据损失函数对每个参数的梯度迭代更新参数，直到模型收敛到最小损失。
总的来说，基于梯度的优化方法在优化复杂函数和寻找各种应用的最优值方面发挥着至关重要的作用，包括机器学习、工程、金融等。
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