关于互信息中的信息熵系数

[ChenyuxinXMU]

您好！我有个问题想要请教一下。 您在论文中提到，最大化互信息的损失函数中，用于调节信息熵的平衡系数lamb越高，意味着嵌入表示z中包含更丰富的信息，并且您做了相应参数实验。 我在使用您的代码运行其他数据集时，发现lamb设为0往往可以达到最好的效果，相当于删除了信息熵H这一项，这是什么原因呢？该如何解释这一现象？ 期待您的解答！十分感谢！

[Lin-Yijie]

感谢您的关注！

更准确的来说，信息熵H(Z)度量了表征Z的不确定度。最大化H(Z)对于处理类别不平衡、长尾的数据集（caltech）有一定帮助，可以减轻小类塌缩到大类的情况。

对于不同的数据集，最优的lamb值可能不同，因为每个数据集的特征和分布都不同，Z的不确定度也不应相同。对于非常平衡的数据集，lamb的效果可能会受限。同时，lamb也应该考虑到Z的维度设置。

[ChenyuxinXMU]

感谢您的解答！但我仍然对lamb=0的情况的可解释性感到好奇，因为这关系到互信息损失函数中项的缺失。