Question

我正在测试RISO的L-BFGS库的实现，以便在Java中进行逻辑回归的函数最小化。 Here是我正在使用的课程的链接。

为了测试库，我试图最小化函数：

f(x) = 2*(x1^2) + 4*x2 + 5

库需要我实现的目标和梯度函数，如下所示：

   /**
      The value of the objective function, given variable assignments
      x. This is specific to your problem, so you must override it.
      Remember that LBFGS only minimizes, so lower is better.
   **/
   public double objectiveFunction(double[] x) throws Exception {
        return (2*x[0]*x[0] + 3*x[1] + 1);
   }

   /**
      The gradient of the objective function, given variable assignments
      x.  This is specific to your problem, so you must override it.
   **/
   public double[] evaluateGradient(double[] x) throws Exception {
        double[] result = new double[x.length];
        result[0] = 4 * x[0];
        result[1] = 3;
        return result;
   }

使用目标函数和渐变的此实现运行代码会给出以下异常：

Exception in thread "main" Line search failed. See documentation of routine mcsrch. 
Error return of line search: info = 3 Possible causes: 
function or gradient are incorrect, or incorrect tolerances. (iflag == -1)

我没有更改默认值的公差。我做错了什么？

Answer 1

我认为您的费用函数不是最小值，因为x2可以达到-Inf，并且渐变算法找不到它。

它是x1的二次函数，但不是x2的二次函数。我怀疑异常被抛出，因为梯度算法找不到最优解，并且它'认为'问题是容差系数没有正确设置，或者梯度函数是错误的

你的目标函数是指f(x) = 2*(x^2) + 3*x + 1吗？

RISO的L-BFGS无法正常工作

1 个答案: