我使用fmin_l_bfgs_b对4个参数进行有界最小化。 我想在成本函数的最小值处检查渐变，为此，我调用d [＆＃39; grad＆＃39;]参数，如fmin_l_bfgs_b文档中所述。我的问题是d [＆＃39; grad＆＃39;]是一个大小为4的数组，如下所示：
＆＃39; grad＆＃39 ;: array（[8.38440428e-05，-5.72697445e-04,3.21875859e-03， -2.21115926e + 00]）
我希望它是接近零的单个值。这与我用于最小化（4）的参数数量有关吗？不是我所期望的，但任何帮助都会受到赞赏。
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你得到的是相对于每个参数的成本函数的梯度。
要想象它，假设只有两个参数，x和y。成本函数是作为x和y的函数的表面z。 优化是在该表面上找到最小点。 这就是相对于x和y的梯度都为零（或接近它）的地方。 如果任一梯度不为零，则不是最小值，而是进一步下降。
另外一点，你可能对曲率或二阶导数感兴趣，因为高曲率意味着一个窄（精确）最小值，而低曲率意味着几乎平坦的最小值，估计非常不确定。 x，y情况下的二阶导数不是2矢量，而是2x2矩阵（称为“Hessian”，只是为了让你的朋友下雪）。 您可能想要考虑为什么它是2x2矩阵。