Imposta la tolleranza di convergenza per scipy.optimize.minimize (metodo = 'L-BFGS-B')

Question

Questa pagina (http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/optimize.minimize-lbfgsb.html) descrive le opzioni del risolutore che è possibile passare al metodo L-BFGS-B del pacchetto di ottimizzazione di scipy. Sto provando a impostare la tolleranza di uscita del risolutore.

I documenti menzionano due opzioni, quella che avrei preferito usare è 'factr', dove il risolutore termina quando: (f^k - f^{k+1})/max{|f^k|,|f^{k+1}|,1} <= factr * eps (dove epsilon è la precisione della macchina). Tuttavia quando eseguo il mio codice è ottenere un avvertimento:

OptimizeWarning: Opzioni del Risolutore sconosciuto: factr

Così ho presume questa opzione è stato deprecato in favore di ftol (non so perché sarebbe comunque ?). ftol è un numero specificato (ad esempio diff < = n anziché < = n * machine_error).

va bene per me, ma il messaggio di uscita ottengo per il solutore è

CONVERGENZA: REL_REDUCTION_OF_F_ < = _FACTR * EPSMCH

che suggerisce la routine L-BFGS-B è ancora usando un certo valore di factr che non conosco, e apparentemente non posso specificare. Potrebbe essere un errore trascurato nel codice, potrebbe essere che ho perso un modo di passare le opzioni. Qualcuno che usa questo popolare risolutore conosce una soluzione alternativa?

Grazie

Ho aperto un problema sul repository github SciPy pure.

Answer 1

Internamente, factr è ancora calcolato (in this line of code).

Si può semplicemente usare qualcosa di simile

myfactr = 1e2 
r = scipy.optimize.minimize(..., options={'ftol' : myfactr * np.finfo(float).eps) 

se ancora desidera specificare piuttosto un valore per factr invece di ftol direttamente.