对于具有 Lipschitz 连续梯度（常数 $ L $）的凸函数，使用固定 学习率 $ \eta \leq 1/L $ 的梯度下降以 $ O(1/t) $ 的速率收敛。如果该函数还是参数为 $ \mu > 0 $ 的 强凸 函数，则 收敛 会加速到线性（指数）速率：
