问题描述
我正在使用 scipy.optimize.fmin_cg 最小化一个函数。我知道函数是正的，（通常）有一个（或多个）最小值为 0，我只对那些最小值感兴趣。 fmin_cg 在梯度范数小于参数 gtol 后停止。相反，如果函数值 f(x) 小于某个 epsilon，我希望迭代停止。如果不存在或未找到接近 0 的最小值，则允许迭代运行直到 maxiter 被取代。
有没有办法使用 fmin_cg 以在 f(x)<epsilon 而不是 derivative_norm < gtol 时停止迭代？
我尝试将 callback 设置为断言 f(x)<epsilon 并将其分配给布尔变量的函数。如果该变量为 True，则导数 fprime 人为地返回 0，从而导致迭代中止。 gtol 设置为 0。但是，这种方法似乎存在问题，因为显然在 fprime 的调用和中止之间的某些迭代步骤中使用了人工 0 callback迭代，导致相当不可预测的行为。
解决方法
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