sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT `transport` op

• 数据种类:signal × signal × matrix → scalar

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw)(要直接调用实现,import colortransport; colortransport.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw);从台账取用则 opscolortransport.get("sinkhorn_divergence"))

用法

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

S(a,b) - (S(a,a) + S(b,b)) / 2。sinkhorn_distance 因正则化而系统性偏高,与自身的“距离”不为 0(实测 reg=0.2 时超过 0.05)。从与自身的距离中减去同样的偏差即可抵消,与自身的值回到 0 —— 正是 TRIZ 所说的平衡(用反作用抵消)。

cost_aa / cost_bb 是 a 与 a、b 与 b 之间的费用矩阵。含义是把 1 个点集与自身比较,所以省略时仅当 cost 为方阵时 才沿用它(非方阵时省略则抛出异常 —— 若随便填一个矩阵, 相减的量就成了别的东西,自以为抵消了却叠加了另一种偏差)。

背景知识指南(该算子背后的物理与约定)

• colorimetry — 测色与光谱知识 —— 颜色只由“光谱 × 光源 × 观察者”决定

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 `scalar` 作为输入)

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同类别(`transport`)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT transport op

用法