stopping_criteria

"stopping_criteria"通常指的是停止条件或终止准则，它在算法或迭代过程中定义了一个特定的标准，当这个标准被满足时，计算或过程就会停止。这在优化问题、模拟、机器学习训练等领域非常常见。

例如，在梯度下降法中，可能的停止条件有达到预定的最小误差阈值[^4]，迭代次数达到预设上限[^5]，或梯度接近于零[^6]，表明模型已经收敛。

- 梯度下降停止条件[^4]:

  error_threshold = 1e-6
  while abs(error) > error_threshold:
      # 进行梯度更新
      error = current_gradient_norm

- 迭代次数限制[^5]:

  max_iterations = 1000
  for _ in range(max_iterations):
      # 运行一次迭代

- 梯度接近零[^6]:

  tolerance = 1e-8
  if np.linalg.norm(grad) < tolerance:
      break

相关问题

在matlab中出现错误Local minimum possible. lsqcurvefit stopped because the final change in the sum of squares relative to its initial value is less than the value of the function tolerance. <stopping criteria details>

这个错误提示表示，lsqcurvefit函数已经找到了可能的局部最小值，并且停止计算，因为残差平方和的相对变化值小于函数容差值。这意味着，算法已经收敛到一个可能的最优解，但不能保证这个解是全局最优解。如果你还想继续寻找更好的解决方案，可以尝试修改优化算法的参数或者更换算法。

# Cooperative Regression: Direct"合作正则化回归直接算法" coop_regression_full = function(x,z,y,alpha){ n = length(y) xt = rbind(cbind(x, z), cbind(-sqrt(alpha)*x, sqrt(alpha)*z)) yt = c(y, rep(0,n)) g_fit = glmnet(xt, yt, standardize=F)#lasso回归 return(g_fit) } # Stopping Criteria停止的标准 calc_objective <- function(thetax,thetaz,x_intercept,z_intercept,alpha,x,z,y){ res = sum((y-(x%*%thetax+x_intercept)-(z%*%thetaz+z_intercept))^2)/2 + alpha*sum(((x%*%thetax+x_intercept)-(z%*%thetaz+z_intercept))^2)/2 return(res) }

这段代码实现了一个合作正则化回归的直接算法。它的主要思想是将原始数据拆分成两个矩阵，其中一个矩阵中包含原始特征矩阵和一个正则化项，另一个矩阵中只包含正则化项。然后使用lasso回归来拟合这两个矩阵并得到系数。最后，使用一个自定义的停止标准来确定何时停止算法的迭代过程。具体来说，该函数计算了残差平方和和正则化项之和，以此作为算法是否收敛的标准。