稳定/可控的最大化

Question

iam工作的一个问题是由一个线性滤波器组组成，该滤波器组的拟合函数是来自参考环境噪声的滤波输入的平方差（实际上是经典的维纳滤波器）。显然，安装过滤器的方法是使差异最大，而不是最小。

但是，我在我最喜欢的lib（tensorflow）中发现的大多数梯度优化器均无法正常工作，因此拟合函数的均值差会随着每一步的增加而增加，从而永远找不到最大值。

目标函数大概是凸的：

L（convfilters，wcoupling）=（卷积符号-wcoupling x参考）** 2

x操作在wcoupling和reference的前两个索引中保持收缩，第一个索引是参考的数量，第二个是参考的大小。

有什么方法可以更正确地解决此问题？我是否需要将此发布到另一个Stackoverflow子论坛上？

谢谢。