Tensorflow可以在矩阵2范数上采用梯度吗？

Question

通常我们在Tensorflow中采用的矩阵范数是 Frobenius 范数，该范数易于计算且易于理解，例如贝叶斯视图。但在许多情况下，这是最大奇异值的问题。是否可以在Tensorflow中对其进行优化？这取决于张量流是否可以相对于矩阵2范数采取梯度。

Answer 1

实际上，spectral norm是equal的最大奇异值。要获得此值，您可以使用TensorFlow的linalg.svd。