指数族与自然指数族分布
在概率论和统计中,自然指数族分布是指数族分布的特殊情况。
在概率论和统计中,自然指数族分布是指数族分布的特殊情况。
在信息几何中,Fisher信息度量是一个定义在平滑统计流形上的黎曼度量。其中,统计流形是一个点为概率分布的平滑流形。由此,该信息度量通常被用于计算两个概率分布之间的距离。
率失真是信息论的一个主要分支,为有损数据压缩提供了理论基础。它处理了每个符号由多少位$R$决定的问题,,以便于源可被接受者重建,且不超过期望的失真$D$。
信息瓶颈方法是信息论的一种技术。确切的说,给定随机变量$\mathbf{X}$和观测相关变量$\mathbf{Y}$之间联合分布$p(\mathbf{X},\mathbf{Y})$,在总结随机变量$\mathbf{X}$时,找到精确性和复杂性(压缩)之间最好平衡的方法。
在《Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks》中,为了提高GAN中判别器训练的稳定性,利用spectral normalization控制判别器函数f的Lipschitz常数。相较于直接施加Lipschitz约束,该方法显著降低了模型训练和推理的计算复杂度。
在深度学习中,Lipschitz continuity常用于约束学习函数的形状,从而起到正则化的作用。那么,该约束的有效性和实现方式是什么?