sinkhorn_divergence — COLORTRANSPORT `transport` op

• 데이터 종류: signal × signal × matrix → scalar

• 호출: import colortransport; colortransport.sinkhorn_divergence(a, b, cost, cost_aa=None, cost_bb=None, reg=0.05, **kw)(또는 opscolortransport.get("sinkhorn_divergence"))

사용법

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

> 아래 상세 설명은 원문입니다 —— 요약과 제목은 번역되어 있습니다.

`S(a,b) - (S(a,a) + S(b,b)) / 2。:func:sinkhorn_distance` は正則化のぶん

系統的に上振れし、自分自身との「距離」が 0 にならない(実測 reg=0.2 で

0.05 超)。同じ偏りを自分自身との距離から引くと相殺され、**自分自身との値が

0 に戻る** ―― TRIZ でいう釣り合い(反作用で打ち消す)そのもの。

`cost_aa / cost_bb は a 同士・b` 同士の費用行列。1 点集合を

自分自身と比べる意味なので、**省略すると `cost` が正方のときだけ**

それを流用する(非正方で省略したら例外 ―― 適当な行列で埋めると、

引き算する量が別物になり、打ち消したつもりで別の偏りが載る)。

배경 지식 가이드(이 연산자 앞에 있는 물리·규약)

• colorimetry — 測色と分光の知識 — 色は「分光 × 光源 × 観測者」でしか決まらない

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