title: wasserstein距离的问题?
desc: 背景<br>最近被老大实习公司要求看一点关于多标签学习的文章， 然后就甩给我了这篇NIPS Learning with a Wasserstein Loss
topic: 机器学习
content: 同意 Zheng Jiansen 所说，学好实变和测度论对机器学习是很有帮助的。对于暂时没有这些数学背景的同学，可以安全的把概率测度probability measure理解为概率分布probability distribution，只要我们关心的空间是mathbb R^n。两个概率分布之间的距离有很多种描述方式，一个比较脍炙人口的是KL divergence KLpq intmathbb R^npxlogfracpxqxdx ，尽管它严格意义上不是一个距离比如不满足对称性。从
answerer_tags: Applied Pig Phd