SR1#
- класс scipy.optimize.SR1(min_denominator=1e-08, init_scale='auto')[источник]#
Стратегия обновления гессиана симметричного ранга 1.
- Параметры:
- min_denominatorfloat
Это число, масштабированное нормировочным коэффициентом, определяет минимально допустимую величину знаменателя при обновлении. При нарушении условия мы пропускаем обновление. По умолчанию используется
1e-8.- init_scale{float, np.array, ‘auto’}, опционально
Этот параметр может использоваться для инициализации матрицы Гессе или её обратной. Когда задано число с плавающей точкой, соответствующий массив инициализируется как
np.eye(n) * init_scale, гдеn— это размерность задачи. В качестве альтернативы, если точно(n, n)симметричный массив задан, этот массив будет использован. В противном случае генерируется ошибка. Установите его в 'auto', чтобы использовать автоматическую эвристику для выбора начального масштаба. Эвристика описана в [1], стр.143. По умолчанию 'auto'.
Методы
dot(p)Вычислить произведение внутренней матрицы на заданный вектор.
Возвращает текущую внутреннюю матрицу.
initialize(n, approx_type)Инициализация внутренней матрицы.
update(delta_x, delta_grad)Обновить внутреннюю матрицу.
Примечания
Обновление основано на описании в [1], стр.144-146.
Ссылки