单线性约束 KL 最小化可化为一维对偶凸优化二分求解
caglar_ee · x · 2026-11-13
作者在讨论带期望约束的 KL 最小化问题时指出：由于只有一个线性期望约束，该约束优化可化为一维对偶变量的凸优化问题，用二分法即可求解。并给出最优后验的解析表达：qₙ(yₙ, zₙ=k) ∝ p(yₙ, zₙ=k|xₙ)·exp(λₙwᵀyₙ)，即均值与混合权重被修正的高斯混合。
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