AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Experimental Statistics Mlops Deep Dive · 4
분포 비교 메트릭은 무엇을 측정하는가
Covariate shift·Label shift·Concept drift의 수학적 분류부터 KS·Chi²·PSI·MMD·Wasserstein까지, drift detection 메트릭이 각 shift 유형을 어떻게 잡는지 추적한다.
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#wasserstein
총 4개의 글
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Deep Rl Deep Dive · 5
Return을 분포로 보면 무엇이 달라지는가
기댓값 하나로 축약된 Q-value가 놓치는 것들 — 분산, 꼬리 위험, 다봉 분포 — 부터 Wasserstein contraction, C51, QR-DQN, 그리고 Rainbow ablation의 실증까지, Distributional RL의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.04.28 · 12 min
Advanced Information Theory Deep Dive · 2
KL에서 Wasserstein까지 — 분산(divergence)은 무엇을 측정하는가
KL의 비음수성 증명부터 Forward/Reverse KL의 기하학, JSD와 GAN의 이론적 연결, f-divergence 통일 프레임, Wasserstein의 등장까지 — 분포 간 거리의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.04.27 · 10 min
Advanced Generative Model Deep Dive · 5
GAN은 왜 그토록 불안정한가
Minimax 정식화부터 JSD 환원, Mode Collapse의 수학적 원인, Wasserstein 거리, Spectral Normalization까지 — GAN 훈련 불안정성의 뿌리를 추적한다.