Может ли Tensorflow взять градиент на матрице 2-нормы?

Question

Обычно матричная норма, которую мы взяли в Tensorflow, равна Frobenius норма, которую легко вычислить и легко понять, например, байесовское представление.Но во многих случаях это наибольшее единственное значение имеет значение.Можно что то оптимизировать в Tensorflow?Это зависит от того, может ли тензорный поток принимать градиент относительно 2-нормы матрицы.

Answer 1

На самом деле спектральная норма равна и равна наибольшему единственному значению. Чтобы получить это значение, вы можете использовать TensorFlow's linalg.svd.