অপ্টিমাইজেশনের জন্য বিএফজিএস এবং কনজুগেট গ্রেডিয়েন্টের মধ্যে নির্বাচন করার সময় আমার কী বিবেচনা করা উচিত? এই ভেরিয়েবলের সাথে আমি যে ফাংশনটি ফিট করার চেষ্টা করছি তা হ'ল এক্সফেনশনাল ফাংশন; যাইহোক, আসল উদ্দেশ্য ফাংশনটি অন্যান্য বিষয়ের সাথে একীকরণের সাথে জড়িত এবং এটি যদি কিছুটা সহায়তা করে তবে খুব ব্যয়বহুল।
3
ঠিক আছে, বিএফজিএস অবশ্যই সিজির চেয়ে স্টোরেজের ক্ষেত্রে আরও ব্যয়বহুল। একটির জন্য আনুমানিক হেসিয়ান রক্ষণাবেক্ষণ প্রয়োজন, অন্যদিকে কেবল আপনার কাছ থেকে কয়েকজন ভেক্টর দরকার। অন্যদিকে, উভয়কেই গ্রেডিয়েন্টের গণনা প্রয়োজন, তবে আমাকে বলা হয়েছে যে বিএফজিএসের সাহায্যে আপনি গ্রেডিয়েন্টের জন্য একটি রুটিন লিখার পরিবর্তে সীমাবদ্ধ পার্থক্য অনুমান ব্যবহার করে পালিয়ে যেতে পারেন (তবে সীমাবদ্ধ পার্থক্য ব্যবহার করে সংস্করণটি কিছুটা রূপান্তরিত করে) অবশ্যই প্রকৃত গ্রেডিয়েন্ট ব্যবহার করা তুলনায় ধীর)। আপনার যদি একটি স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য সুবিধা থাকে তবে আপনার একমাত্র উদ্বেগ হ'ল সঞ্চয় storage
—
জেএম
মাত্র ~ 7 ফিট করতে হবে (অবশ্যই 10 এর চেয়ে কম) ভেরিয়েবলের অর্থ হেসিয়ান আনুমানিকতা কেবলমাত্র (সর্বাধিক) একটি 10x10 ম্যাট্রিক্স সঠিক? কোন ক্ষেত্রে, একটি অন্যের চেয়ে দ্রুত?
—
drjrm3
আমি মনে করি না যে গতিতে এতটা পার্থক্য থাকবে; যদি কিছু হয় তবে আমি মনে করি আপনার গণনার যে অংশটি সম্ভবত সবচেয়ে বেশি সময় নেবে তা হ'ল ফাংশন মূল্যায়নের জন্য আপনাকে যে চতুর্ভুজগুলি করতে হবে। আপনার দাবি হিসাবে প্যারামিটারের সংখ্যা যদি কম থাকে তবে আপনার সত্যই কিছু পরীক্ষা করা উচিত।
—
জেএম