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r - 使用 TMB 优化时,outermgc 消息是什么?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 09:10:44 27 4
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使用 TMB 生成目标函数和梯度并调用 optim 函数后,我在控制台中打印了一系列报告,其形式似乎为“outer mgc:”:

outer mgc:  56.54273 
outer mgc: 56.51064
outer mgc: 56.96065
outer mgc: 57.13384
outer mgc: 29.01959
outer mgc: 27.08267
outer mgc: 25.99866
outer mgc: 25.79068
outer mgc: 25.58621
outer mgc: 21.91722
outer mgc: 21.73952
outer mgc: 21.56449
outer mgc: 21.52924
outer mgc: 21.52189
outer mgc: 21.19551
outer mgc: 20.7331
outer mgc: 16.39087
outer mgc: 11.35111
outer mgc: 10.61466
outer mgc: 6.748524
outer mgc: 1.420802
outer mgc: 0.1197647

看起来数字越小表明收敛速度越快,收敛结果也越好。但我并不完全确定这些是什么,因此很高兴知道这些是什么,以便诊断算法的收敛特性。

最佳答案

缩写 mgc 代表“最大梯度分量”。

对于每个参数,TMB 都会估计一个梯度(偏导数),优化后可以通过运行 obj$gr(opt$par) 来获得。所有这些都应尽可能接近于零。因此,为了使模型正常,最高或最大(距零最远)应该仍然很低。您会注意到,使用 sdreport() 时,还会给出最终的最大梯度分量。使用 nlminb/optim 时,每次迭代默认也会计算并打印这些梯度(除非 makeADfun 中的silent=TRUE)。

关于r - 使用 TMB 优化时,outermgc 消息是什么?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42850082/

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