ich möchte gerne während der Optimierung einen Plot generieren, der die Konvergenzkurve abbildet. Ich verwende fminunc, lsqnonlin als Optimierer. Ich habe hierzu schon versucht eine output function zu generieren (siehe http://de.mathworks.com/help/optim/ug/output-functions.html ) aber da mein matlab nicht die history function beinhaltet, lief das leider ins Leere.
Kann ich irgendwie anders auf die Werte der Optimierung parallel zugreifen?
du brauchst keine history-Funktion dafür.
history ist eine Variable, die geeignet initialisiert werden muss, siehe der Abschnitt
"Writing the Example Function File" auf der von dir verlinkten Seite.
Grüße,
Harald
Romanov
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Verfasst am: 11.08.2016, 13:29
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Hallo,
danke, du hattest recht.
Leider ist es aber nun so, dass der plot sich nicht aktualisiert, während er iteriert.
Er plottet lediglich sichtbar das letzte plot.
function stop = outfun(~,optimValues,state)
stop = false;
switch state
case 'init'
hold on
case 'iter'
historie.fval = [historie.fval; optimValues.fval];
plot(1:size(historie.fval),historie.fval,'--');
title('Convergence Minimization Negative Marginal Likelihood');
case 'done'
hold off
otherwise end end
function stop = outfun(~,optimValues,state)
stop = false;
switch state
case 'init'
hold on
case 'iter'
historie_fval = [historie_fval; optimValues.fval];
plot(1:size(historie_fval),historie_fval,'--');
title('Convergence Minimization Negative Marginal Likelihood');
case 'done'
hold off
otherwise end end
Hmm, hier bin ich mir nicht sicher, wie ich was verbessern kann, dass es funktioniert. Ich habe den Aufruf seither so verwendet und es hat funktioniert, also das optimieren.
Kannst du mir das näher erklären?
Danke
du könntest zunächst die Rückfrage beantworten. Du hast eine Funktion mit Eingabeargumenten x0, hyp_optfun etc. Damit man das Problem reproduzieren kann, müsstest du sagen, was diese Argumente sind - also, wie du die Funktion aufrufst.
dabei ist x0 der Startwert der Optimierung und hyp_optfun die Funktion die es zu optimieren gilt.
Ich kann dir nicht die exakten Vorgaben geben, da dies ein Problem ist, das zu komplex ist (Maximierung des Marginal Likelihood eines beliebigen Gaussprozesses mit nichtlinearem Kern). Aber man könnte eine konvexe Funktion wie hyp_optfun = @(x) x^2 nehmen mit dem Startwert x0 = -5, denke ich.
Vielleicht hilft dir auch der Matlab Eintrag von lsqnonlin:
function stop = outfun(~,optimValues,state)
stop = false;
switch state
case 'init'
hold on
case 'iter'
historie_fval = [historie_fval; optimValues.fval];
plot(1:size(historie_fval),historie_fval,'--');
title('Convergence Minimization Negative Marginal Likelihood');
case 'done'
hold off
otherwise end end
Dort ist zu erkennen, dass iteration die maximale Anzahl der Iterationen ist, ablesbar an der option in optimoptions und dort ist auch der minimizer mehr als deutlich zu sehen, aber auch schon durch die if bedingung zu erkennen (wie gesagt bezog ich mich auf die funktion lsqnonlin)...
Zitat:
ich will nicht die Bedeutung von x0 etc. wissen, sondern welche Werte diese bei dir annehmen.
Was willst du hier von mir? Soll ich dir die konkreten Zahlen nennen? Das geht leider nicht, da es sich um je nach Art der Daten die ich bei einer Gauß Prozess Modellierung verwende diese sich stark voneinander unterscheiden. Es handelt sich hierbei wie gesagt um den Startwert. Dieser reicht von einer skalaren Größe bis hin zu einem Vektor der Größe 100 oder 1000. Es sind reelle Einträge.
Zitat:
Gibt es eigentlich einen Grund, warum du für den iterativen Output nicht die Plot Functions verwendest?
Nein gibt es nicht, höchstens den, dass ich das noch nicht kannte und ich deswegen hier in diesem Forum danach frage, ich glaube das kommt vor in diesem Forum..
selbstverständlich ist es der Sinn des Forums, Fragen zu stellen.
Wenn in der Frage alle benötigten Informationen zur Verfügung gestellt werden (wie in deinen ersten beiden Fragen), dann kann man meist schnell und effizient antworten.
Falls nicht, gibt es entsprechende Rückfragen, die leider manchmal nicht oder unzureichend beantwortet werden. Alles kein Problem. Wenn ich aber das Gefühl habe, dass man mich verarschen möchte, reagiere ich auch entsprechend. Sollte der Beitrag von 17:42 tatsächlich ernsthaft und konstruktiv gemeint gewesen sein, bitte ich die Reaktion zu entschuldigen.
Zitat:
Nunja, ein bisschen Code lesen und verstehen kann ich doch erwarten...
Das ja, hellsehen nein - und ich weiß nun genau genommen immer noch nicht, mit welchen Eingabeargumenten (und gemeint sind deren Werte) du die Funktion runfmincon aufrufst.
Natürlich kann ich versuchen, ein Beispiel zu finden, das das Problem reproduziert. Allerdings kann letztlich nur der Fragesteller beurteilen, ob ein Beispiel seine Probleme reproduziert. Daher ist es üblich, dass der Fragesteller ein entsprechendes Beispiel bereitstellt.
Der output am Ende der Optimierung enthält nicht dieselben Informationen wie der in der OutputFcn. Um die verfügbaren Informationen in der OutputFcn zu sehen, kann man einen Haltepunkt setzen.
Vorschläge also nun:
- Plot Functions versuchen.
- Falls diese nicht weiterhelfen, bei lsqnonlin die Felder residual oder resNorm von optimValues verwenden. Einen Funktionswert in dem Sinn gibt es bei Least Squares-Solvern nun einmal nicht.
Grüße,
Harald
Romanov
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Verfasst am: 12.08.2016, 10:24
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Hallo,
Danke für deine Antwort.
Ich werde das residual als Konvergenz-Wert nehmen.
Grüße Romanov
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