MK-MMD公式的定义如下: MK-MMD=1/2*(∑ᵢ=1N(E(Yᵢ)-E(Xᵢ))^2+∑ᵢ=1N(E(Yᵢ)-E(Yᵢ))^2-2*∑ᵢⱼ=1N(E(Yᵢ)-E(Yᵢ))*(E(Xᵢ)-E(Xᵢ))。 其中,N表示样本总数;E(Yᵢ)和E(Xᵢ)表示给定模型在第i个样本上的期望值。©...
MMD的计算公式如下: MMD(P,Q)=,Σ(P(x)-Q(x)),² 其中,P和Q是需要比较的两个概率分布,x是概率空间中的样本点。Σ是求和符号,·,是范数,我们通常使用欧几里得范数。 MMD的计算过程是将样本点从两个概率分布中抽取出来,然后计算两个集合之间的距离。如果MMD的值趋近于0,则说明两个分布之间的差异较小,...