根据上述代码，我设定了if optimizer.should_stop(): break

这段代码的作用是，在每轮迭代结束后检查优化器是否应该停止迭代。如果 `optimizer.should_stop()` 方法返回 `True`，表示优化器已经达到预定的停止条件，需要退出循环，否则继续进行下一轮迭代。

例如，你可以在每轮迭代结束后添加以下代码：

if optimizer.should_stop():
    break

这段代码会调用 `optimizer.should_stop()` 方法，检查优化器是否应该停止迭代。如果返回值为 `True`，表示优化器已经达到预定的停止条件，需要退出循环，否则继续进行下一轮迭代。通过这种方式，你可以在达到预定的停止条件时，自动停止优化器的迭代过程，以避免无谓的计算浪费。

在实际应用中，你可以根据具体的问题和数据，设置一些停止条件，例如最大迭代次数、目标函数值的精度、参数向量的变化量等等。当优化器达到任何一个停止条件时，你都可以使用类似上述的代码，退出循环并获取最终的优化结果。