這道題目涉及的是梯度下降算法的優(yōu)缺點分析。我們需要判斷哪個選項的描述不正確，并提供詳細的分析。

### 各選項分析：

| 選項 | 描述 | 分析 |
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| A | 批梯度下降會獲得全局最優(yōu)解，缺點是計算量會很大 | **不完全正確**：批梯度下降不是總能獲得全局最優(yōu)解，特別是在非凸損失函數(shù)上，它可能會收斂到局部最優(yōu)解。計算量大是因為計算所有樣本的梯度。 |
| B | 梯度下降法有可能會收斂到局部最優(yōu)解中 | **正確**：梯度下降法尤其是在處理非凸問題時，確實有可能會收斂到局部最優(yōu)解。 |
| C | 對于模型來講，應該選擇一個固定的學習率 | **不完全正確**：固定學習率在某些情況下可以使用，但自適應學習率（如Adam, RMSProp）通常更有效，因為它可以根據(jù)需要調整學習率以提高收斂速度和穩(wěn)定性。 |
| D | 樣本量極大時，每次更新權重需要耗費大量的算力，這時可采取隨機梯度下降法 | **正確**：隨機梯度下降（SGD）在樣本量大時更高效，因為它使用一個樣本或小批量進行更新，從而減少了每次更新的計算量。 |

### 正確答案

根據(jù)分析，選項 A 和 C 的描述不完全正確，因此可能會誤導，其中選項 C 是最明顯不準確的，因為現(xiàn)代實踐中通常使用自適應學習率，而不是固定學習率。所以**描述不正確的選項是 C**。