「ワッサースタイン損失」とはどういう意味ですか？

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ワッサースタイン損失ってのは、2つのデータセットがどれだけ違うかを測る方法なんだ。予測と実際の結果を比べるようなタスク、例えば予測に役立つよ。

この損失は、予測が正しいか間違ってるかだけじゃなくて、どのくらい外れてるかも見るんだ。だから、いろんな状況で正確さをよりよく把握できるってわけ。

ワッサースタイン損失を使うと、特に値を正確に推定したいときに機械学習の結果が良くなるよ。従来の方法よりもパフォーマンスが良くなることが多いから、時間系列データを扱うモデルには役立つツールなんだ。