梯度下降和线搜索是什么关系

梯度下降和线搜索是优化算法中的两个重要概念。

梯度下降是一种迭代算法，用于寻找使目标函数最小化的参数值。在每次迭代中，梯度下降算法会计算目标函数在当前参数值处的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数值。这样，目标函数的值会逐渐减小，直到达到最小值。

线搜索是梯度下降算法中的一个步骤，用于确定每次迭代中的步长。在每次迭代中，我们需要决定沿着梯度反方向更新参数值的步长，也就是说，需要找到一个合适的步长，使得目标函数能够在该步长下得到最小化。线搜索就是用来解决这个问题的方法，它会尝试不同的步长，并选择能够使目标函数在该步长下得到最小化的步长。

因此，梯度下降和线搜索是紧密相关的，线搜索是梯度下降算法中的一个重要步骤，用于确定每次迭代中的步长，从而保证算法能够收敛到全局最优解。