sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT `transport` op

• 데이터 종류: signal × signal × matrix → scalar

• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw)(구현을 직접 호출하려면 import colortransport; colortransport.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw), 원장에서 가져오려면 opscolortransport.get("sinkhorn_divergence"))

사용법

편향을 없앤 Sinkhorn 거리(Genevay, Peyré & Cuturi, AISTATS 2018).

S(a,b) - (S(a,a) + S(b,b)) / 2. sinkhorn_distance는 정칙화만큼계통적으로 위로 치우치며, 자기 자신과의 "거리"가 0이 되지 않는다(실측 reg=0.2에서 0.05 초과). 같은 치우침을 자기 자신과의 거리에서 빼면 상쇄되어, 자기 자신과의 값이 0으로 돌아온다 -- TRIZ에서 말하는 균형(반작용으로 상쇄) 그 자체.

cost_aa / cost_bb는 a끼리, b끼리의 비용 행렬. 1 점집합을자기 자신과 비교한다는 의미이므로, 생략하면 cost가 정방일 때만 그것을 유용한다(비정방에서 생략하면 예외 -- 적당한 행렬로 채우면, 빼는 양이 다른 것이 되어, 상쇄한 셈으로 다른 치우침이 얹힌다).

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 측색과 분광 지식 — 색은 ‘분광 × 광원 × 관찰자’로만 정해진다

참고(샘플 데이터·문헌)

• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.

• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.

• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.

실행 가능한 예제(이 연산자를 실제로 호출하는 검증된 샘플)

• color_transport — py -3.11 examples/color_transport.py

타입이 이어지는 다음 연산자(`scalar` 를 입력으로 받는 것)

—

같은 카테고리(`transport`)

wasserstein_1d · transport_plan_1d · sinkhorn · sinkhorn_distance

*Provenance: colortransport.py — COLORTRANSPORT 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*

sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT transport op

사용법