數據處理不等式：Data Processing Inequality
我是在差分隱私下看到的，新解決方案的可用性肯定小於原有解決方案的可用性，也就是說信息的後續處理只會降低所擁有的信息量。
那麽如果這麽說的話為什麽還要做特征工程呢，這是因為該不等式有一個巨大的前提就是數據處理方法無比的強大，比如很多的樣本要分類，我們做特征提取後，SVM效果很好 ，但是如果用DNN之類的CNN、AuToEncoder，那麽效果反而不如原來特征。這樣就能理解了，DNN提取能力更強，那麽原始就要有更多的信息，在新特征下無論怎麽提取，信息就那麽多。
信息量越多越好麽？肯定不是，否則為什麽PCA要做降噪和去冗余呢？我們的目的是有效的信息最大化。
另外一種理解就是從互信息不為0（信息損失）來解釋。
從而
那麽如何在處理過程中不丟失有效信息呢？這時候就需要數學上的充分統計量，也就是g是y的充分統計量。
數據處理不等式：Data Processing Inequality
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