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...
MMD常被用来度量两个分布之间的距离,是迁移学习中常用的损失函数。定义如下,x的分布为p,y的分布为q[2]: 这个公式里面有四个符号,第一个是sup求上界(简单理解就是求最大值),第二个是Ep表示求期望,第三个是f(⋅)表示映射函数,第四个表示函数f在再生希尔伯特空间中的范数应该小于等于1。 举个简单的例子,f...
the MMD may be expressed as the distance in H between mean embeddings (Borgwardt et al., 2006). 这个引理证明,MMD可以表示为平均嵌入之间的距离H ((Borgwardt et al., 2006).指的是:K. M. Borgwardt, A. Gretton, M. J. Rasch, H.-P. Kriegel, B. Scholkopf, and A. J. Smola. Integrating...
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。 最大均值差...
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...
MMD，maximum mean discrepancy，最大化均值差异。顾名思义，两组数据Ds=(x1,x2,x3,...)Dt=(y1,y2,y3,...)两组数据分别服从不同的分布，假设Ds服从对数正态分布（LogNormal），Dt服从Beta分布，这两个分布的概念就不普及了。那么如何衡量两个分布之间的差异呢？目前做法挺多的，但比较直观的就两种，一是...
1.1基本定义 最大均值差异（MMD）是迁移学习、特别是域适应中应用最广泛的损失函数，主要用于衡量两个不同但相关的随机变量分布之间的距离。基本定义式：该公式旨在寻找一个映射函数，将变量映射到高维空间后，求两个分布的随机变量在映射后的期望差，即Mean Discrepancy。然后，求这个Mean Discrepancy的上...
function mmd_XY=my_mmd(X, Y, sigma) %Author:kailugaji %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...
function mmd_XY=my_mmd(X, Y, sigma) %Author:kailugaji %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...
所以MMD可以被解释为两个分布在某个空间中mean embedding的距离：MMD2(F,px,py)=[sup||f||H≤1(...