在梯度下降优化过程中，算法的主要目标是通过不断调整模型参数来最小化损失函数。以下关于梯度下降的描述中，哪一项是错误的？A. 学习率过大会导致梯度下降发散，无法收敛。B. 梯度下降算法需要计算损失函数的梯度以确定更新方向。C. 梯度下降可以保证在每次迭代中都向最优解靠近。D. 梯度下降算法在非凸函数的情况下可能会陷入局部最优。