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通常我们在 Tensorflow 中采用的矩阵范数是易于计算且易于理解的Frobenius范数，例如贝叶斯视图。但在很多情况下，最大的奇异值很重要。可以在 Tensorflow 中优化它吗？这取决于张量流是否可以相对于矩阵 2-范数取梯度。

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实际上，谱范数等于最大的奇异值。要达到这个值，您可以使用 TensorFlow 的linalg.svd.

于 2018-11-16T10:56:56.383 回答