arXiv cs.LG·16 天前★ 1
arXiv 论文：带误差证书的切片 Wasserstein 草图
原文标题：Sliced Wasserstein Sketches with Error Certificates
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AI 智能摘要
论文研究一维概率测度在二次 Wasserstein 距离下的最优 M 原子量化，并通过切片扩展到高维。核心结果是将平方距离误差精确分解为残差与划分失配项，为任意质心草图提供可计算误差证书。
- 问题
- 高维概率测度缺乏紧凑且带误差保证的表示。
- 方法
- 对一维最优M原子量化做精确误差分解，并经切片扩展到高维。
- 结果
- 最优草图误差O(M^{-1})，文档、点云、流式细胞术基准上大幅降存储且保持分类性能。
- 影响
- 可作为紧凑池化层嵌入端到端学习，适合分布级比较与少样本场景。
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原始标题：Sliced Wasserstein Sketches with Error Certificates
AI 中文标题：arXiv 论文：带误差证书的切片 Wasserstein 草图
来源：arXiv cs.LG · 发布于 16 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 1（1）
标签：Wasserstein 距离 / 量化 / 表示学习 / 概率分布 / 误差证书
关键词：Wasserstein 距离 / 分布量化 / 误差证书 / 表示学习 / 概率分布
AI 处理：2026/10/16 12:02:40 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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