梯度下降法是都一定可以找到全局最优解

梯度下降法并不保证能够找到全局最优解，而是在连续可导的凸优化问题中，可以找到局部最优解或者达到极小值点。

梯度下降法是一种基于负梯度方向迭代的优化算法，通过不断更新参数来最小化目标函数。在每一步迭代中，算法根据梯度的方向进行参数更新，朝着目标函数下降最快的方向前进。然而，梯度下降法容易受到局部极小值点的影响，可能无法跳出局部最优解。

为了提高梯度下降法的性能和避免陷入局部最优解，可以考虑以下策略：
1. 使用不同的初始点进行多次运行，并选择最优的结果。
2. 调整学习率，即步长的大小，以避免震荡或过大的步长导致跳过最优解。
3. 使用改进的梯度下降算法，如动量梯度下降、自适应学习率方法（如Adam、Adagrad等）等。

需要注意的是，梯度下降法在非凸问题中可能会收敛到局部最优解或鞍点，并不能保证找到全局最优解。对于非凸问题，通常需要结合其他方法，如随机梯度下降、遗传算法等，来搜索更好的解。