Machine learning 为什么“fmincg（）”中的迭代次数是随机的，即使最大迭代次数是固定的

我遇到了函数

fmincg（）

，它优化梯度更新，运行迭代并返回优化的参数。尽管它所经历的迭代次数似乎是随机的。

'MaxIter'

参数固定为200。但每次调用迭代次数都是随机的

为什么

fmincg（）

中的迭代次数是随机的，即使最大迭代次数是固定的

costFunction = @(t) linearRegCostFunction(X, y, t, lambda);
options = optimset('MaxIter', 200, 'GradObj', 'on');
theta = fmincg(costFunction, initial_theta, options);

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这是一个最大的迭代次数，不是固定的。如果计算在达到最大迭代次数之前收敛，它将停止。如果它不收敛，它将继续运行，直到到达

'MaxIter'

基本上，程序是一个大的

while

循环，在伪代码中

while iter<MaxIter & convergence_reached == false
    % Do calculations
    iter = iter + 1
    if converged
        convergence_reached == true

iter