線性迴歸 梯度下降演算法 overshot the minimun現象
在梯度下降演算法中，理論上有一個步長steep需要我們設定。steep的設定非常重要，如果設定不當，我們的梯度下降演算法可能就得不到我們想要的結果。
一：步長不當導致的問題
如果步長太短，很顯然我們訓練集訓練的時間就會加長。如果訓練集比較多，這也是致命的。
如果步長太長，可能出現Overshoot the minimun（越過極小值點）現象。甚至梯度下降演算法無法收斂，找不到我們要的極小值。
二：tensorflow 解決步長問題
line search （數學渣渣，沒看懂）演算法能解決步長問題。結果是在不斷逼近最小值時，步長會不斷減小。
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