本文的行文思路是1. 随机变量的矩是什么 2. 如何衡量两个随机变量的差异 3.如何表示一个变量的任意阶矩 4.对MMD进行数学上的化简 5.代码实现这是我在CSDN上写的一个博客,改了改放到这里了。 1. 怎么描述一个随机…
自己做迁移学习很多年,对最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)[1][2] 的理解一直不够深刻,很长一段时间简单将其理解为首先对两个领域的数据分别计算均值然后求均值的差异。然而,真正的 MMD 并不仅仅指代均值的差异,并且具有非常严谨的数学证明。因此,本博文决定对其核心思想进行整理,希望可以帮助到对 MMD...
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...
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...
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...
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...
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。
maximum mean discrepancy缺点 摘要: 1.MMD 的定义和含义 2.MMD 的缺点 3.总结 正文: 一、MMD 的定义和含义 最大均方差异(Maximum Mean Discrepancy,简称 MMD)是一种用于衡量两个概率分布之间差异的指标。它计算的是两个分布的均值差异的最大值,因此可以用来评估两个分布的相似度。当 MMD 的值较小时,表示两...
一、最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)简介 1.最大均值差异的定义 2.MMD 在机器学习中的应用 二、MMD 的缺点 1.MMD 在处理高维数据时的局限性 2.MMD 对数据分布的假设 3.MMD 在处理非线性问题时的不足 三、MMD 与其他方法的比较 1.MMD 与 Wasserstein 距离的比较 2.MMD 与 KL 散度的比较 四...
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...