sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT `transport` op

• 資料種類:signal × signal × matrix → scalar

• 呼叫: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw)(要直接呼叫實作,import colortransport; colortransport.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw);從台帳取用則 opscolortransport.get("sinkhorn_divergence"))

用法

去偏的 Sinkhorn 距離(Genevay, Peyré & Cuturi, AISTATS 2018)。

S(a,b) - (S(a,a) + S(b,b)) / 2。sinkhorn_distance 因正則化而系統性偏高,與自身的「距離」不為 0(實測 reg=0.2 時超過 0.05)。從與自身的距離中減去同樣的偏差即可抵消,與自身的值回到 0 —— 正是 TRIZ 所說的平衡(用反作用抵消)。

cost_aa / cost_bb 是 a 與 a、b 與 b 之間的費用矩陣。含義是把 1 個點集與自身比較,所以省略時僅當 cost 為方陣時 才沿用它(非方陣時省略則拋出例外 —— 若隨便填一個矩陣, 相減的量就成了別的東西,自以為抵消了卻疊加了另一種偏差)。

背景知識指南(該運算子背後的物理與規範)

• colorimetry — 測色與光譜知識 —— 顏色只由「光譜 × 光源 × 觀察者」決定

參考(範例資料、文獻)

• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。

• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。

• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。

可執行的範例(實際呼叫該運算子並已驗證的樣例)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

型別可銜接的下一個運算子(可接受 `scalar` 作為輸入)

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同類別(`transport`)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*

sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT transport op

用法