Introduction to the Wasserstein distance

我看完后的理解：

先对数据标准化（y分布的和 == x分布的和），然后相当于计算从蓝色分布，移动到红色分布需要的最小移动距离。

图中，其中一种转化方式就是： y1 移动0.3到x1，从y2移动0.1到x1，移动0.1到x2，移动0.2到x3，……每一行加起来要等于 yi ，每列加起来要等与 xj ，看起来就像是 yi与xj的联合分布。y → x 的成本是不同的，我们设有个y → x 的成本函数，里面所有的值乘以代价函数然后加起来就是当前转化方式需要的距离。

但是我们要求最小的距离，以上只是其中一种转化方式，我们列出所有可能的转化方式，然后计算他们的距离，然后取其最小值就是我们需要的 Wasserstein距离。

然后再去阅读以下文章了解原理：https://kexue.fm/archives/6280#%E7%BA%BF%E6%80%A7%E8%A7%84%E5%88%92%E4%B8%8E%E5%AF%B9%E5%81%B6

欢迎指正。