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Kullback-Leibler発散と比較したWassersteinメトリックの利点は何ですか？
Wasserstein計量とKullback-Leibler発散の実際の違いは何ですか？Wassersteinメトリックは、Earth Mover's Distanceとも呼ばれます。 ウィキペディアから： Wasserstein（またはVaserstein）メトリックは、所定のメトリック空間Mの確率分布間で定義される距離関数です。 そして Kullback–Leiblerの発散は、1つの確率分布が2番目の予想確率分布からどのように発散するかの尺度です。 機械学習の実装でKLが使用されているのを見てきましたが、最近、Wassersteinメトリックに出会いました。どちらを使用するかについての良いガイドラインはありますか？ （Wassersteinまたはで新しいタグを作成するには評判が不十分Earth mover's distanceです。）