曲线。红色的箭头指向该点梯度的反方向。（一点处的梯度方向与通过该点的等高线垂直）。沿着梯度"下降"方向，将最终到达碗底，即函数formula_9局部极小值的点。
例子.梯度下降法处理一些复杂的非线性函数会出现问题，例如Rosenbrock函数其最小值在formula_20处，数值为formula_21。但是此函数具有狭窄弯曲的山谷，最小值formula_20就在这些山谷之中，并且谷底很平。优化过程是之字形的向极小值点靠近，速度非常缓慢。下面这个例子也鲜明的示例了"之字"的上