lbfgs优化器训练模型代码

LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）是一种优化算法，常用于梯度下降方法中，尤其适合于解决大规模数据集的问题，因为它内存消耗小，适用于在线学习。在Python的机器学习库如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch中，你可以使用它来训练模型。

这里是一个使用scikit-learn库中的`sklearn.optimize.minimize`函数，以LBFGS作为优化器训练简单线性回归模型的基本示例：

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.optimize import minimize

# 创建一个简单的数据集
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.1)

# 定义线性模型
model = LinearRegression()

# 定义损失函数，通常是最小二乘法
def mse_loss(params):
    model.coef_ = params[:10]  # 假设参数为10维
    model.intercept_ = params[10]
    return 'mean_squared_error', (y - model.predict(X)).mean() ** 2

# 使用LBFGS优化器
initial_params = [0] * (10 + 1)  # 初始化模型参数
res = minimize(mse_loss, initial_params, method='L-BFGS-B')

# 打印结果
print(res)

在这个例子中，`minimize`函数接收一个损失函数和初始参数，方法选择为LBFGS。函数返回一个`OptimizeResult`对象，包含了最优解和一些统计信息。

相关问题：
1. 在实际应用中，如何根据具体模型调整LBFGS的参数？
2. LBFGS与其他优化器（如SGD、Adam）相比，有何优势和适用场景？
3. 如何在处理大型神经网络时优化内存消耗，以更好地使用LBFGS？