We revisit the question of characterizing the convergence rate of plug-in estimators of optimal transport costs. It is well known that an empirical measure comprising independent samples from an absolutely continuous distribution on $\mathbb{R}^d$ converges to that distribution at the rate $n^{-1/d}$ in Wasserstein distance, which can be used to prove that plug-in estimators of many optimal transport costs converge at this same rate. However, we show that when the cost is smooth, this analysis is loose: plug-in estimators based on empirical measures converge quadratically faster, at the rate $n^{-2/d}$. As a corollary, we show that the Wasserstein distance between two distributions is significantly easier to estimate when the measures are far apart. We also prove lower bounds, showing not only that our analysis of the plug-in estimator is tight, but also that no other estimator can enjoy significantly faster rates of convergence uniformly over all pairs of measures. Our proofs rely on empirical process theory arguments based on tight control of $L^2$ covering numbers for locally Lipschitz and semi-concave functions. As a byproduct of our proofs, we derive $L^\infty$ estimates on the displacement induced by the optimal coupling between any two measures satisfying suitable moment conditions, for a wide range of cost functions.


翻译:我们重新审视了塞塞-内估计最佳运输费用趋同率的特点问题,众所周知,一项经验性衡量标准是由绝对连续分发美元(mathbb{R ⁇ d$)的独立的样本组成的独立样本组成的,在瓦塞斯坦距离以美元/美元/美元/美元/美元/美元/瓦塞尔斯坦距离计算,可以用来证明许多最佳运输成本的塞-内估计者以同样速度计算。然而,我们表明,当成本平滑时,这一分析是松散的:基于经验性衡量标准的塞-内估计者以美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元/美元

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
lightgbm algorithm case of kaggle(上)
R语言中文社区
8+阅读 · 2018年3月20日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月26日
VIP会员
最新内容
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
0+阅读 · 7分钟前
【伯克利博士论文】基于动作分块策略的强化学习
Transformer增强强化学习:通信网络基础与应用综述
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
5+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
9+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
10+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
人工智能 | ACCV 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月21日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
lightgbm algorithm case of kaggle(上)
R语言中文社区
8+阅读 · 2018年3月20日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月3日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员