TensorFlow：重新采样以对分类分布进行无偏估计

时间：2019-08-19 08:46:49

标签： python tensorflow probability-distribution

我有一个（约2000个）不同对象的概率分布，如下表所示。每个对象都有一个特定的概率。在TensorFlow中，对象存储为索引，概率为一维张量。

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概率分布太大，我想对其重新采样并使用较小的分布来表示它。我希望所得的分布是无偏的，并具有约500个对象和概率。一些对象需要丢弃。

TensorFlow中有什么方法可以达到这个目的？

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