摘要：
Example： import torch def guassian_kernel(source, target, kernel_mul = 2.0, kernel_num = 5, fix_sigma=None): ''' 将源域数据和目标域数据转化为核矩阵，即上文中的K Params: sour 阅读全文
摘要：
KL 散度，又叫相对熵，用于衡量两个分布之间的距离。设 $p(x)$, $q(x)$ 是关于随机变量 $x$ 的两个分布，则 $p$ 相对于 $q$ 的 KL 散度为: $D_{K L}(p \| q)=E_{p(x)} \log \frac{p(x)}{q(x)}$ 信息论中，熵 $H(P)$ 表 阅读全文