【人工智能的数学基础】利普希茨连续条件(Lipschitz Continuity Condition)
文章目录
- 1. 利普希茨连续条件的定义
- 2. 神经网络中的利普希茨约束
- 3. 实现Lipschitz约束的方法
- (1)权重裁剪 weight clipping
- (2)梯度惩罚 gradient penalty
- (3)谱归一化
- (4)梯度归一化
Lipschitz Continuity Condition.
- Lipschitz连续条件的定义
- 神经网络中的Lipschitz约束
- 实现Lipschitz约束的方法:权重裁剪、梯度惩罚、谱归一化、梯度归一化
1. 利普希茨连续条件的定义
利普希茨连续条件(Lipschitz Continuity Condition) 是一个比一致连续 更强的函数光滑性条件。该条件限制了函数改变的速度,即符合Lipschitz 连续条件的函数的斜率必小于一个依函数而定的Lipschitz常数。
一般地&#
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