而無限循環python

Question

我理解這里發生了什么，我只想知道在進入無限循環之前如何捕捉我的程序。 這是我的代碼：

while abs(error) > 50:
    if Co > To:
        c = c + 0.1
    else:
        c = c - 0.1

    ##Here I recalculate Co, the function is Co = 1/b type curve
    ##Here I recalculate To, the function is To = e^b type curve

    error = Co - To

問題在於，根據問題，我有時需要更精確（我需要將迭代線更改為例如c + 0.00001），因為錯誤會從低於50的值跳轉到每個循環上超過50的值。 我怎么能抓住這樣一個無限循環。

Answer 1

我想這是一個收斂的問題。 我的數學foo現在讓我失望了一些，但是如果你擔心你可能最終處於一個你可能無法收斂的位置，你可以在你的循環中添加一些計數器。

limit = 1000
while abs(error) > 50:
    limit -= 1
    if limit == 0:
        raise SomeError
    your_calcs

它有點殘酷，但至少它解決了懸掛的問題。 聽起來好像你無法保證這個循環會因為不斷變化的代碼/數據的性質而完成。 如果發生無限循環情況，我想看到一個錯誤，所以我可以調查它。 真的取決於你的問題域。

Answer 2

如果我理解你的要求，我認為你正在尋找某種自適應學習率，就像你可能會看到應用於ANN中的梯度下降法，以及如果事情不再改善就停止的方法。

基本的想法是，當你沒有看到abs誤差的變化同時保持整個過程的穩定性時，慢慢減少擾亂你的值的數量。 如果你降低了你的學習率並且你仍然沒有看到任何改善，那么你已經完成了（或至少在某種地方最低限度）。 這個方法可能會慢一點，並且有不同的方法來計算我輸入的變量（例如，sigErrChange），所以你必須稍微玩弄它。 還有其他一些我無法想到的警告，但希望這能得到一般的想法。

例如，

lR = 1.0
updatedLR = False # Have we updated the learning rate this iteration?
while abs(error) > 50 and ( sigErrChange or updatedLR ):
    sigErrChange = False # Has there been a significant improvement in the error? (Probably shouldn't just use a single iteration for this...)

    # Are we adding or subtracting 
    if C > T:
        sign = 1.
    else:
        sign = -1.

    # Should we update the learning rate?
    if (~sigErrChange)
        updatedLR = True
        lR = .95 * lR

    # Calculate our values
    c = c + sign*lR*.001

    C = calcC(c, C, T)
    T = calcT(c, C, T)

    error = C - T