黄金搜索法是一种无须函数导数的数值优化方法。它基于黄金分割比例来选择新的搜索区间，以逐步缩小搜索范围并逼近极值点。在每次迭代中，算法会根据当前搜索区间的长度和黄金分割比例来计算两个新的点，并在这两个点处评估函数值。然后，根据这两个点的函数值比较结果，选择包含更优解（

通过解方程来动态调整学习率的想法，在实际应用中可能并不实用，因为它涉及到解符号方程，这可能会非常复杂或无法解析地求解，同时会增加计算复杂度和时间，固定学习率或基于某种规则（如线搜索）调整学习率更为常见。建议探索更高级的梯度下降变体（如Adam、RMSprop等），这些算法自动调整学习率