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Wasserstein距离 和 Lipschitz连续
阅读量:5121 次
发布时间:2019-06-13

本文共 854 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Wasserstein距离 和 Lipschitz连续

Time: 2017-5-31


前言

由于最近要看Wasserstein GAN 和 LS-GAN,前者用到了 Earth-Mover距离(Wasserstein),后者假定了Lipschitz连续。所以就打算把这两者的概念搞清楚一下。以此作为笔记。

Wasserstein Distance

Wasserstein距离又叫Earth-Mover距离(EM距离,推土距离),Earth Mover’s Distance (EMD),和欧式距离一样,它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离,定义:

距离
距离
970371-20171019103149568-695189685.png
970371-20171019103150224-1938568671.png
970371-20171019103150771-1717855089.png分布组合起来的所有可能的联合分布的集合。对于每一个可能的联合分布
970371-20171019103151584-1733177558.png,可以从中采样
970371-20171019103152052-988290074.png得到一个样本x和y,并计算出这对样本的距离
970371-20171019103152521-1456324006.png,所以可以计算该联合分布
970371-20171019103152959-1906982399.png下,样本对距离的期望值
970371-20171019103153474-578008605.png。在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界
970371-20171019103153927-1169850817.png就是Wasserstein距离。

直观上可以把970371-20171019103154302-703695898.png理解为在γ这个路径规划下把土堆970371-20171019103154584-906859577.png 挪到土堆970371-20171019103154896-1775078721.png所需要的消耗。而Wasserstein距离就是在最优路径规划下的最小消耗。

根据Kantorovich-Rubinstein对偶原理,可以得到Wasserstein距离的等价形式:

距离
距离

在EM距离中当两个为向量时,使用欧几里得距离计算970371-20171019103155474-1427925817.png, 当为概率时,使用KL距离来就算两者间的距离。

具体详细的的内容请参看[1] [2]两篇文章

图

Lipschitz

Lipschitz(利普希茨)连续定义[3]:

有函数 970371-20171019103156115-66577624.png,如果存在一个常量970371-20171019103156802-1952601498.png,使得对970371-20171019103157068-1059128169.png定义域上(可为实数也可以为复数)的任意两个值满足如下条件:

970371-20171019103157334-1648538275.png

那么称函数970371-20171019103157631-1052339685.png满足Lipschitz连续条件,并称K为970371-20171019103157927-730188781.png的Lipschitz常数。

Lipschitz连续比一致连续要强。它限制了函数的局部变动幅度不能超过某常量。

reference

[1]

[2]
[3]

转载于:https://www.cnblogs.com/flyu6/p/7691118.html

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