스펙트럴 정규화
스펙트럴 정규화는 신경망 가중치 행렬의 최대 특이값(singular value)을 정규화해 연산의 기울기 크기를 통제하는 방법이다. 입력→가중치 행렬→출력 흐름에서 최대 특이값을 1로 제한하면 네트워크의 Lipschitz 상수가 조절되어 급격한 출력 변화가 억제된다. 이 특성 때문에 GAN 훈련에서 판별기의 과도한 반응을 완화해 불안정성과 mode collapse를 줄이는 데 활용된다.
