scipy.optimize.
BFGS#
- class scipy.optimize.BFGS(exception_strategy='skip_update', min_curvature=None, init_scale='auto')[source]#
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) Hessian 更新策略。
- 参数:
- exception_strategy{‘skip_update’, ‘damp_update’}, 可选
定义当曲率条件被违反时如何进行。将其设置为 ‘skip_update’ 以跳过更新。或者，将其设置为 ‘damp_update’ 以在实际 BFGS 结果和未修改矩阵之间进行插值。两种异常策略都在 [1]，第 536-537 页中解释。
- min_curvaturefloat
此数字，乘以一个归一化因子，定义了允许不受异常策略影响的最小曲率
dot(delta_grad, delta_x)。默认情况下，当exception_strategy = 'skip_update'时等于 1e-8，当exception_strategy = 'damp_update'时等于 0.2。- init_scale{float, np.array, ‘auto’}
此参数可用于初始化 Hessian 或其逆。当给出浮点数时，相关数组被初始化为
np.eye(n) * init_scale，其中n是问题维度。或者，如果给出精确的(n, n)形状的对称数组，则将使用此数组。否则会生成错误。将其设置为 ‘auto’ 以使用自动启发式方法来选择初始比例。启发式方法在 [1]，第 143 页中描述。默认值为 ‘auto’。
注意事项
更新基于 [1]，第 140 页中的描述。
参考文献
方法
dot(p)计算内部矩阵与给定向量的乘积。
返回当前内部矩阵。
initialize(n, approx_type)初始化内部矩阵。
update(delta_x, delta_grad)更新内部矩阵。