Wasserstein Distance 是一种衡量两个分布间距离的度量。我们已经知道很多描述分布间距离的方式了,比如KL散度、JS散度。我们先简单讲讲这俩。 1.KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。… 田源 CleanDiffuser(二)一起来写一个Cross-solver的Diffusion Model! 董子斌 Witten-Laplacian的一个应用 刘敏打开...
from scipy.stats import wasserstein_distance h1 = [0.4, 0.6, 1] h2 = [0.6, 0.4, 5] location1 = [0, 1, 2] location2 = [0, 1, 2] emd_was = wasserstein_distance(location1, location2, h1, h2) 陷阱:location是必须要有的,意思是砖放置的坐标。不写location,跟cv.EMD结果对不上。 (...
2阶wasserstein_distance公式 Wasserstein距离(也称为Earth Mover's Distance)的二阶形式在数学上可以表示为: W_2(\mu, \nu) = \left( \min_{\gamma \in \Pi(\mu, \nu)} \int \int \|x - y\|^2 \, d\gamma(x, y) \right)^{1/2}W2(μ,ν)=(minγ∈Π(μ,ν)∫∫∥x−y∥2dγ...
当然,下面是一个使用Python计算Wasserstein距离的示例代码。Wasserstein距离,也称为Earth Mover's Distance(EMD),通常用于衡量两个概率分布之间的差异。在Python中,我们可以使用scipy.stats库中的wasserstein_distance函数来计算它。 导入必要的Python库: python import numpy as np from scipy.stats import wasserstein_di...
这是因为Wasserstein distance对于一些不良的数学性质,如期望的 Lipschitz 连续性,有更好的表现。 总结来说,将Wasserstein distance用作损失函数是使用Wasserstein距离作为衡量预测模型输出与实际数据之间差异的指标,尤其在某些特定场景如生成对抗网络中,这种做法有助于提高模型的学习和优化效果。
本文简要介绍 python 语言中scipy.stats.wasserstein_distance的用法。 用法: scipy.stats.wasserstein_distance(u_values, v_values, u_weights=None, v_weights=None)# 计算两个离散分布之间的 Wasserstein-1 距离。 Wasserstein 距离,也称为地球移动器距离或最佳运输距离,是两个概率分布之间的相似性度量。在离散情...
合起来的意思就是:从所有ff到gg的转移方案中,选择一个转移代价最小的方案,这个代价就是Wasserstein distance。 转移方案 Transport plan 为了方便讲解什么是转移方案,我们假设两个概率分布分别如下所示 图2:在二维空间中的两个概率分布 我们的目的是让x分布变成y分布,于是可以这样转移: 图3:从x到y的一种转移方案...
wasserstein distance的详细推导 Wasserstein distance也叫做推土机距离(Earth Mover's distance),这是因为它的推导过程可以用挖土填土来形象地解释。 考虑两个离散的分布$P$和$Q$,为了让两个分布相同,我们需要逐个变量地观察。为了让$P_1$和$Q_1$相同,我们需要将$P_1$手中的$3$分$2$到$P_2$去,这样$P_1...
scipy.stats.wasserstein_distance(u_values, v_values, u_weights=None, v_weights=None) 对参数u_values,v_value,u_weights,v_weights解释不清晰。 通过看文章Wasserstein距离的直观解释_em距离-CSDN博客对Wasserstein距离的理解和对样例的测试。对搜索引擎多次指向的一篇文章博客EMD距离wasserstein_distance的使用_推...
更具体地说,Wasserstein距离测量了每个位置所需的平均成本,以使一半的质量从一个位置移动到另一个位置。换句话说,Wasserstein距离是一种将一个分布转化为另一个分布的最小预期成本。 为什么Wasserstein距离可以作为损失函数呢?这是因为Wasserstein距离具有一系列优势,使其成为处理分布之间关系的实用工具: 1.结构信息:...