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TOOL · CL_219133 · Aug 25 · 17:47

ICNNs 的 $L_p$-Lipschitz 常数的复杂性被证明为 W[1]-hard

研究人员研究了计算输入凸神经网络 (ICNNs) 的 $L_p$-Lipschitz 常数的参数化复杂性。该问题等价于在区域体上最大化 $L_p$-范数。虽然存在针对 $L_1$ 和 $L_ ext{inf}$ 范数的算法，但其他 $L_p$ 范数的复杂性仍然是一个悬而未决的问题。该研究证明，对于介于 1 和无穷大之间的固定有理数 $p$，在区域体上最大化 $L_p$-范数是关于维度的 W[1]-hard 问题，这意味着在指数时间假设…