matlab option largescale怎么设置为on

可以通过以下命令将 MATLAB 的 `option` 参数 `largescale` 设置为 `on`：

options = optimoptions('Algorithm','trust-region','Display','iter','LargeScale','on');

这个命令会创建一个 `options` 变量，其中 `LargeScale` 参数被设置为 `on`。这个选项用于指示优化算法使用大规模方法计算梯度和海森矩阵的近似值。

相关问题

hpo-b: a largescale reproducible benchmark for black-box hpo based on openml

HPO-B是一个基于OpenML的大规模可复现的黑盒超参数优化（HPO）基准。超参数优化是机器学习中非常重要的一环，它涉及在给定的模型框架下选择最优的超参数配置，以提高模型的性能和泛化能力。

HPO-B基准的目的是为了提供一个可靠且可复现的平台，用于评估不同HPO方法的效果。通过使用OpenML作为基础数据集和算法库，HPO-B能够提供广泛的机器学习任务和模型，从而覆盖不同领域的实际应用。

HPO-B基准的黑盒性质意味着它仅仅观察模型的输入和输出，而不考虑模型内部的具体实现。这种设置模拟了现实世界中许多机器学习任务的情况，因为在实际应用中，我们通常无法获得关于模型的全部信息。

HPO-B基准旨在解决现有HPO方法的一些挑战，例如难以比较和复制不同方法之间的实验结果。它通过提供标准任务、固定的训练-验证-测试数据分割方式和一致的评估协议，使得不同方法之间的比较更加公平和可靠。

通过使用HPO-B基准，研究人员和从业者可以在统一的实验环境中进行黑盒超参数优化方法的评估和对比。这有助于推动该领域的发展，促进更好的超参数优化算法的提出和运用。

总而言之，HPO-B是一个基于OpenML的大规模可复现的黑盒超参数优化基准，旨在解决现有方法比较困难和结果复现性差的问题，并推动超参数优化算法的发展。它为机器学习任务提供了一个统一的实验平台，以评估不同方法在不同领域的性能。

tions=optimset('display','iter','TolFun',1e-17,'Jacobian','on','TolX', ... 1e-20,'MaxFunEvals',1e6,'MaxIter',1e3,'LargeScale','on','Algorithm', ... 'trust-region-reflective','PrecondBandWidth',inf);

您好！根据您的代码，您使用了MATLAB的optimset函数来设置优化选项。optimset函数用于创建一个包含优化选项的结构体。

在您的代码中，您使用了以下选项来设置优化选项：

- 'display','iter'：显示迭代过程中的详细信息。
- 'TolFun',1e-17：设置函数值收敛的容差为1e-17。
- 'Jacobian','on'：启用雅可比矩阵的计算。
- 'TolX',1e-20：设置变量值收敛的容差为1e-20。
- 'MaxFunEvals',1e6：设置最大函数调用次数为1e6。
- 'MaxIter',1e3：设置最大迭代次数为1e3。
- 'LargeScale','on'：指示问题是大规模问题。
- 'Algorithm','trust-region-reflective'：选择优化算法为信赖域反射算法。
- 'PrecondBandWidth',inf：设置预处理矩阵的带宽为无限大。

这些选项将在优化过程中使用，以控制算法的行为和收敛性。请注意，这些选项可以根据您的具体需求进行调整。

如果您对MATLAB优化工具箱或其中的任何选项有更多疑问，请随时向我提问！