Maximum Mean Discrepancy 自己做的ppt哈 就是通过连续函数f来计算两个不同分布的样本的均值。通过他们的差值来判别两个分布的相似程度。特别地,MMD=0,表明两个数据分布一样。 \begin{equation} \begin{aligned} MMD[f,p,q] & =sup \space \left (E_p[f(x)] - E_q[f(y)] \right ) &(1)\\ &...
您好,代码实现过程中,我源域和目标域的数量不一致,torch.mean()的时候回报错说维度大小不匹配,我尝试写成了torch.mean(XX)+torch.mean(YY)+torch.mean(XY)+torch.mean(YX),没有报错了。这样是否合理,您有更好的建议吗?从你CSDN的博客看过来,看见您有一句注释:这里是假定X和Y的样本数量是相同的 当不同的...
MMD，即最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy)，用于度量两组数据分布间的差异。假设一组数据服从对数正态分布(LogNormal)，另一组服从Beta分布。在欧式空间中，两分布间距离直观，但在某些场合，我们期望两分布差异减小，以实现模型的泛化。MMD通过将数据映射到希尔伯特空间，借助核函数，如高斯核，度量映...
%Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 越小说明X与Y越相似 %X与Y数据维度必须一致, X, Y为无标签数据,源域数据,目标域数据 %mmd_XY=my_mmd(X, Y, 4) %sigma is kernel size, 高斯核的sigma [N_X, ~]=size(X); [N_Y, ~]=size(Y); K = rbf_dot(X,X,sigma); %N_X*N_X L = rbf...
最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)是迁移学习,尤其是域适应(Domain Adaptation)中使用最广泛的一种损失函数,主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。最大均值差异还可以用来测试两个样本,是否来自两个不同分布 p p p和 q q q,如果均值差异达到最大,就说明采样的样本来自完全不同的分布。
MMD :maximum mean discrepancy(最大平均差异) MMD:maximum mean discrepancy。最大平均差异。最先提出的时候用于双样本的检测(two-sample test)问题,用于判断两个分布p和q是否相同。它的基本假设是:如果对于所有以分布生成的样本空间为
MMD :maximum mean discrepancy(最大平均差异) MMD:maximum mean discrepancy。最大平均差异。最先提出的时候用于双样本的检测(two-sample test)问题,用于判断两个分布p和q是否相同。它的基本假设是:如果对于所有以分布生成的样本空间为输入的函数f,如果两个分布生成的足够多的样本在f上的对应的像的均值都相等,那么...
maximum mean discrepancy聚类算法 最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)是一种衡量两个概率分布差异的度量方法,它可以用于聚类分析。MMD聚类算法的基本思想是:如果两个数据集的分布相同,那么它们的MMD值应该接近于0;如果两个数据集的分布不同,那么它们的MMD值应该大于0。通过计算不同数据集之间的MMD值,我们...
Mean Maximum Discrepancy计算代码,分为线性核和高斯核两种,以pytorch书写的 迁移学习 MMD pytorc2019-04-09 上传大小:2KB 所需:33积分/C币 pytorch-FID计算 图像生成模型评估指标FID计算代码 pytorch版本的FID计算代码 (使用Inception Net-V3全连接前的2048维向量作为图片的feature) ...
这种方法基于最大均值差异(MaximumMeanDiscrepancy,MMD)的概念,通过最大化样本间距离和样本内距离的差异来学习图像的内在结构。 一、MMD方法的基本原理 MMD方法的核心思想是通过最大化样本间距离和样本内距离的差异来学习图像的特征。这种方法避免了传统的监督学习方法的依赖性,可以在无标签数据的情况下进行学习。MMD...