torchaudio.functional.frechet_distance¶
- torchaudio.functional.frechet_distance(mu_x, sigma_x, mu_y, sigma_y)[來源]¶
計算兩個多變量常態分佈之間的 Fréchet 距離 [Dowson and Landau, 1982]。
具體來說，對於多變量高斯分佈 \(X(\mu_X, \Sigma_X)\) 和 \(Y(\mu_Y, \Sigma_Y)\)，此函數計算並傳回 \(F\)，如下所示
\[F(X, Y) = || \mu_X - \mu_Y ||_2^2 + \text{Tr}\left( \Sigma_X + \Sigma_Y - 2 \sqrt{\Sigma_X \Sigma_Y} \right) \]- 參數:
mu_x (torch.Tensor) – 多變量高斯分佈 \(\mu_X\) 的平均值，形狀為 (N,)。
sigma_x (torch.Tensor) – \(X\) 的共變異數矩陣 \(\Sigma_X\)，形狀為 (N, N)。
mu_y (torch.Tensor) – 多變量高斯分佈 \(\mu_Y\) 的平均值，形狀為 (N,)。
sigma_y (torch.Tensor) – \(Y\) 的共變異數矩陣 \(\Sigma_Y\)，形狀為 (N, N)。
- 傳回:
\(X\) 和 \(Y\) 之間的 Fréchet 距離。
- 傳回類型:
