最大均值差异损失函数
时间: 2023-08-09 22:08:20 浏览: 69
最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)是一种在迁移学习和域适应中广泛使用的损失函数。它主要用于度量两个不同但相关的分布之间的距离。MMD可以用来测试两个样本是否来自两个不同的分布。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。MMD的计算方法是通过在再生希尔伯特空间中寻找一个函数f,使得两个分布在f上的均值差异最大化。具体而言,MMD通过寻找一个随机投影函数f:x→R,计算两个分布在f上的样本均值,并对这两个均值进行差异计算。最终的MMD损失函数可以表示为MMD(F, p, q) = sup ||f||_H ≤ 1 Ep\[f(x)\] - Eq\[f(y)\],其中F表示函数空间,p和q分别表示两个分布。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [机器学习中的数学——距离定义(二十八):最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)](https://blog.csdn.net/hy592070616/article/details/122401205)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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