【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPC Loss）如何计算？以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

【深度学习|迁移学习】Wasserstein距离度量和跨域原型一致性损失（CPC Loss）如何计算？以及Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例，附代码（二）

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前言

Wasserstein距离（Wasserstein Distance，又称为地球移动者距离，Earth Mover’s Distance，EMD）是一种衡量两个分布之间差异的距离度量，它在对抗训练、领域适应等任务中非常有用。跨域原型一致性损失（Cross-domain Prototype Consistency Loss，CPC Loss）则是通过确保不同领域之间的类别原型保持一致来优化特征表示，帮助减少领域间的分布差异。

我们将通过代码示例详细解释Wasserstein距离和跨域原型一致性损失的计算过程。

3. 将Wasserstein距离和CPC Loss结合的对抗训练示例

在对抗训练中，我们可以结合Wasserstein距离和CPC损失，优化特征表示，并通过这些损失优化源领域和目标领域之间的表示对齐。

3.1 结合Wasserstein距离和CPC损失的对抗训练过程

def combined_loss(source_features, target_features, source_prototypes, target_prototypes):
    # 计算Wasserstein距离
    wasserstein_loss = wasserstein_distance(source_features, target_features)
    
    # 计算跨域原型一致性损失
    cpc_loss = cross_domain_prototype_consistency(source_prototypes, target_prototypes)
    
    # 最终损失是两个损失的加权和
    total_loss = wasserstein_loss + cpc_loss
    return total_loss

解释：

• wasserstein_loss：衡量源领域和目标领域特征分布之间的Wasserstein距离。
• cpc_loss：衡量源领域和目标领域类别原型之间的一致性。
• 最终的损失是这两项损失的加权和，通过优化这个总损失，网络能够同时优化领域间特征对齐和类别原型一致性。

4. 总结

• Wasserstein距离度量了源领域和目标领域的特征分布之间的差异，它通过计算最小传输成本来量化分布差异。
• 跨域原型一致性损失（CPC Loss）通过确保源领域和目标领域的类别原型之间的距离最小化，从而增强类别间的表示对齐。
• 通过结合Wasserstein距离和CPC Loss，可以在跨领域任务中优化特征表示和类别级别的对齐，进而提升领域适应的性能。

这些损失函数在领域适应、跨领域迁移学习等任务中非常重要，能够有效减少源领域和目标领域之间的分布差异，促进模型在新领域的良好泛化能力。

第三届通信网络与机器学习国际学术会议(CNML 2025)

• 2025 3rd International Conference on Communication Networks and Machine Learning
• 会议官网：www.iccnml.org
• 大会时间：2025年2月21日-23日
• 大会地点：中国 南京
• 接受/拒稿通知：投稿后1周内
• 收录检索：EI Compendex, Scopus