梯度下降算法是一种常用的优化方法，可用于求解函数的最小值。其工作原理基于不断迭代调整参数以降低目标函数值的思想，在机器学习和深度学习等领域得到广泛应用。

在梯度下降算法中，首先需要选择一个初始的参数值，然后通过计算目标函数关于参数的梯度（即导数），找到当前位置下降最快的方向。接着沿着负梯度的方向更新参数，使得目标函数值逐渐减小，直至达到局部最小值或收敛于某个阈值。

梯度下降算法分为批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）等不同变种。批量梯度下降在每次迭代时都考虑全部训练样本，计算梯度较为稳定但计算成本高；随机梯度下降则每次只考虑一个样本，计算速度快但不稳定；小批量梯度下降折中了两者的优缺点，同时考虑了一小部分样本。

梯度下降算法的收敛性取决于学习率的选择，学习率过大可能导致震荡或发散，而学习率过小会使收敛速度过慢。因此，通常需要在训练过程中动态调整学习率，例如学习率衰减或使用自适应的优化算法（如Adam、RMSprop等）。

总的来说，梯度下降算法通过不断迭代调整参数，利用梯度信息指导搜索方向，逐步逼近函数的最小值，是一种强大且通用的优化方法，在各种机器学习模型的训练中发挥着重要作用。