是一种介于Gradient Descent与Newton Method之间的方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。其本质就是每一次的下降方向之间是共轭的，即如果迭代n次，那就要构造出n个互相共轭的向量

References

参考教材