gpflow的scaled_euclid_dist和tensorflow_probabilities是否一样稳定?

时间:2019-01-30 10:28:34

标签: gpflow

基本上,对于依赖r的内核,计算L2范数here,可以看到我们首先裁剪了该值。在tensorflow probability中,他们使用具有修改后的渐变的sqrt,当grad(|x - x'|)时用较大但有限的数字替换x=x'。 我的问题是它们是否相等,或者是否更好?

1 个答案:

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我已经检查了server { listen 443; ssl on; ssl_certificate bundle_chained.crt; ssl_certificate_key mykey.key; server_name my_domin.com; location / { proxy_pass my_host:port; proxy_set_header X-Forwarded-Proto https; proxy_set_header Host $http_host; proxy_redirect off; } } 的GPflow剪辑版本的渐变。结果令人惊讶,因为它为零。我确实希望它具有很高的价值。

简单的检查确认x=x'的渐变应返回tf.sqrt(1e-40),但我不确定剪切后的版本是否正确。