Scipy: optimize 使用minimize梯度下降进行多参数优化
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发布时间：2024-10-23 22:19
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时间：2024-10-24 14:19
在处理多参数优化问题时，面对大量参数，如深度学习中的神经元权重调整，或复杂的线性规划，传统的穷举方法效率低下，不适用于大规模参数空间。在这种情况下，梯度下降算法因其直观且效率高，成为首选策略。Scipy库中的optimize模块提供了强大的minimize函数，以应对这种挑战。
minimize函数的核心在于优化函数的选择，即fun参数，它定义了要最小化的函数。初始参数x0是优化过程的起点，method参数则指定了优化方法，如常见的梯度下降。jac参数用于计算梯度，帮助算法确定参数的更新方向。bounds参数了参数的取值范围，确保优化过程在合理的范围内进行。
tol参数用于设定收敛标准，当函数值的两次迭代差小于tol时，认为优化已达到收敛。options参数则设置了最大迭代次数，防止优化过程陷入无限循环。通过这些参数的巧妙运用，minimize函数为多参数优化问题提供了有效的解决方案。
