Reply To: 基于梯度下降的伴随法迭代优化问题

[GuanYo Dong]

你好

Getting Started with lumopt - Python API – Ansys Optics
從這個參考資料來看,我用2D的案例測試,案例只有第0次疊代會發生多次forward計算(4次),
在我看來這是在測試各參數跟FOM的相關性以便之後疊代改變做為參考，
在第0次疊代找到比初值好的FOM的時候才會停止forward計算進入下一次疊代

而用案例測試
改變scale_initial_gradient_to 以及scaling_factor會影響forward的次數,但是也會影響優化的成效
根據網址的說明,
scale_initial_gradient_to 意思是如果我們知道哪個變量本來就比較強相關,可以相比其他參數讓他的權重較大,相當於給優化函數一個提示
scaling_factor 意思是讓每個參數的step可以不同

所以如果您的例子發生第0次疊代很久,
可以將初值設定低一些,也可以改變兩個scaling參數給軟件一些操作提示

莎益博,董冠佑