Octave 中输出属性的正确使用是什么？

如何解决Octave 中输出属性的正确使用是什么？

我不确定使用 fminunc 时输出的用途是什么。

>>options = optimset('Gradobj','on','MaxIter','1');
>>initialTheta=zeros(2,1);
>>[optTheta,functionVal,exitFlag,output,grad,hessian]= 
fminunc(@CostFunc,initialTheta,options);

>> output
output =
scalar structure containing the fields:
    iterations = 11
    successful = 10
    funcCount = 21

即使我使用了 iteration = 1 的最大数量，它仍然没有给出 iteration = 11 的数量？？

谁能解释一下为什么会这样？也帮我处理 grad 和 hessian 属性，意味着使用它们。

解决方法

鉴于我们没有完整的代码，我认为您要准确了解正在发生的事情的最简单方法就是在 fminunc.m 本身中设置一个断点，并遵循代码的逻辑。这是使用 Octave 的好处之一，因为提供了源代码，您可以自由检查（实际上，octave 源代码中通常有有用的信息，例如引用他们依赖于实现的论文等） ).

快速看一下，似乎 fminunc 并不期望 maxiter 为 1。看看第 211 行：

211   while (niter < maxiter && nfev < maxfev && ! info)

由于 niter 在之前（在第 176 行）初始化，值为 1，理论上如果您的 maxiter 为 1，则永远不会进入此循环，这违背了优化的全部意义。

那里还发生了其他有趣的事情，例如从第 272 行开始的内部 while 循环：

272     while (! suc && niter <= maxiter && nfev < maxfev && ! info)

这里使用“快捷方式评估”，首先检查上一次迭代是否“不成功”，然后再检查迭代次数是否小于“maxiter”。

换言之，如果前一次迭代成功，则您根本无法运行内部循环，也永远无法递增 niter。

根据以下（非连续）行，将迭代标记为“成功”的似乎是由“实际减少与预测减少”的比率定义的：

286         actred = (fval - fval1) / (abs (fval1) + abs (fval));
...
295         prered = -t/(abs (fval) + abs (fval + t));
296         ratio = actred / prered;
...
321       if (ratio >= 1e-4)
322         ## Successful iteration.
...
326         nsuciter += 1;
...
328       endif
329
330       niter += 1;

换句话说，fminunc 似乎会尊重您的 maxiters，而忽略这些是“成功”还是“不成功”，除了它不喜欢在“成功”转弯时“结束”算法（因为在检查 maxiters 条件之前，需要先满足成功条件）。

显然这是一个学术观点，因为当您一开始甚至无法通过外循环时，您甚至不应该进入该内循环。

如果不知道您的具体代码，我无法确切地知道发生了什么，但是如果您在 fminunc 处使用断点运行代码，您应该能够轻松理解。该实现背后的数学计算可能很复杂，但代码本身似乎相当简单明了，足以遵循。

祝你好运！