Lipschitz函数相关
文章目录
- Lipschitz continuous
- Lipschitz约束的一个应用
最近在看深度学习的文章,发现它们经常会提到Lipschitz条件,特此做个记录。
Lipschitz continuous
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- In particular, a real-valued function f:R→Rf : R \to Rf:R→R is called Lipschitz continuous if there exists a positive real constant KKK such that, for all real x1x_{1}x1 and x2x_{2}x2,∣f(x1)−f(x2)∣≤K∣x1−x2∣,{\displaystyle |f(x_{1})-f(x_{2})|\leq K|x_{1}-x_{2}|,}∣f(x1)−f(x2)∣≤K∣x1−x2∣,where KKK is called Lipschitz constant.
- 可以证明,导函数有界的函数都满足Lipschitz连续。
Lipschitz约束的一个应用
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Reference:
Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning
- L2 正则化能使得模型更好地满足Lipschitz条件,从而降低模型对输入扰动的敏感性,增强模型的泛化性能。但这只是一个比较粗糙的条件,更精确的条件应该是谱范数(Spectral Norm)。
- Spectral Norm ∣∣W∣∣2||W||_2∣∣W∣∣2: WTWW^{T}WWTW的最大特征根的平方根。(WWW是神经网络的权重矩阵)
- Spectral Norm Regularization: 把谱范数的平方作为额外的正则项,取代简单的L2 正则项。
- 注:柯西不等式、幂迭代(power iteration)
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