Fisher信息矩阵与Hessian矩阵：区别与联系全解析
在统计学和机器学习中，Fisher信息矩阵（FIM）和Hessian矩阵是两个经常出现的概念，它们都与“二阶信息”有关，常用来描述函数的曲率或参数的敏感性。你可能听说过，Fisher信息矩阵可以定义为对数似然函数二阶导数的负期望值，看起来很像Hessian矩阵的某种形式。那么，这两者到底有什么区别，又有哪些联系呢？今天我们就来一探究竟。
Fisher信息矩阵是什么？
Fisher信息矩阵是统计学中的一个核心工具，用来衡量概率分布 ( p ( x ∣ θ ) p(x|\theta) p(x∣θ) ) 中包含的参数 ( θ \theta θ ) 的信息量。它有两种等价定义：
-
基于得分函数（Score Function）：
I ( θ ) i j = E [ ∂ log p ( x ∣ θ ) ∂ θ i ∂ log p ( x ∣ θ ) ∂ θ j ∣ θ ] I(\theta)_{ij} = E\left[ \frac{\partial \log p(x|\theta)}{\partial \theta_i} \frac{\partial \log p(x|\theta)}{\partial \theta_j} \bigg| \theta \right] I(θ)ij=E[∂θi∂logp(x∣θ)∂θj∂logp(x∣θ) θ]
这是得分函数的协方差，反映了参数变化引起的似然波动。 -
基于二阶导数：
I ( θ ) i j = − E [ ∂ 2 log p ( x ∣ θ ) ∂ θ i ∂ θ j ∣ θ ] I(\theta)_{ij} = -E\left[ \frac{\partial^2 \log p(x|\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \bigg| \theta \right] I(θ)ij=−E[∂θi∂θj∂2logp(x∣θ) θ]
这是对数似然函数二阶偏导数的负期望值。
这两种定义在正则条件下（比如可微性和积分交换性）是等价的，我们稍后会证明。
通俗理解
Fisher信息矩阵像一个“信息探测器”，告诉你通过数据能了解多少关于 ( θ \theta θ ) 的知识。它是期望值，代表分布的平均特性。
Hessian矩阵是什么？
Hessian矩阵则是一个更广义的概念，出现在数学和优化领域。对于任意函数 ( f ( θ ) f(\theta) f(θ) )，Hessian矩阵 ( H ( θ ) H(\theta) H(θ) ) 定义为：
H ( θ ) i j = ∂ 2 f ( θ ) ∂ θ i ∂ θ j H(\theta)_{ij} = \frac{\partial^2 f(\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} H(θ)ij=∂θi∂θj∂2f(θ)
在统计学或机器学习中，如果 ( f ( θ ) = − log p ( x ∣ θ ) f(\theta) = -\log p(x|\theta) f(θ)=−logp(x∣θ) )（负对数似然，作为损失函数），Hessian就是：
H ( θ ) i j = − ∂ 2 log p ( x ∣ θ ) ∂ θ i ∂ θ j H(\theta)_{ij} = -\frac{\partial^2 \log p(x|\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} H(θ)ij=−∂θi∂θj∂2logp(x∣θ)
注意，这里的Hessian是一个具体的数据函数，依赖于观测值 ( x x x )。
通俗理解
Hessian矩阵像一张“曲率地图”，告诉你函数在某一点的凹凸性或变化速度。在优化中（如牛顿法），它直接用来调整步长。
Fisher信息矩阵与Hessian的联系
从定义上看，Fisher信息矩阵和Hessian矩阵似乎很像，尤其是Fisher的二阶导数定义：
I ( θ ) i j = − E [ ∂ 2 log p ( x ∣ θ ) ∂ θ i ∂ θ j ∣ θ ] I(\theta)_{ij} = -E\left[ \frac{\partial^2 \log p(x|\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \bigg| \theta \right] I(θ)ij=−E[∂θi∂θj∂2logp(x∣θ) θ]
而Hessian是：
H ( θ ) i j = − ∂ 2 log p ( x ∣ θ ) ∂ θ i ∂ θ j H(\theta)_{ij} = -\frac{\partial^2 \log p(x|\theta)}{\partial \theta_i \partial \theta_j} H(θ)ij=−∂θi∂θj∂2logp(x∣θ)
它们的联系显而易见：Fisher信息矩阵是Hessian矩阵在真实参数 ( θ \theta θ ) 下的期望值。换句话说，Fisher取了Hessian的平均，抹去了单个数据的随机性，反映了分布的整体特性。
证明两种定义的等价性
为什么 ( I ( θ ) i j = E [ s i s j ] = − E [ ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j ] I(\theta)_{ij} = E\left[ s_i s_j \right] = -E\left[ \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right] I(θ)ij=E[sisj]=−E[∂θi∂θj∂2logp] )？我们来推导一下：
得分函数 ( s i = ∂ log p ∂ θ i s_i = \frac{\partial \log p}{\partial \theta_i} si=∂θi∂logp )，其二阶导数为：
∂ s i ∂ θ j = ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j \frac{\partial s_i}{\partial \theta_j} = \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} ∂θj∂si=∂θi∂θj∂2logp
计算得分函数的协方差：
I ( θ ) i j = E [ s i s j ] I(\theta)_{ij} = E[s_i s_j] I(θ)ij=E[sisj]
考虑 ( E [ s i ] = 0 E[s_i] = 0 E[si]=0 )（得分函数期望为零，请参考笔者的另一篇博客：统计学中的得分函数（Score Function）是什么？它和Fisher信息矩阵有什么关系？），我们对 ( s i s_i si ) 求偏导的期望：
E [ ∂ s i ∂ θ j ] = E [ ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j ] E\left[ \frac{\partial s_i}{\partial \theta_j} \right] = E\left[ \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right] E[∂θj∂si]=E[∂θi∂θj∂2logp]
另一方面：
∂ s i ∂ θ j = ∂ ∂ θ j ( 1 p ∂ p ∂ θ i ) = − 1 p 2 ∂ p ∂ θ j ∂ p ∂ θ i + 1 p ∂ 2 p ∂ θ i ∂ θ j \frac{\partial s_i}{\partial \theta_j} = \frac{\partial}{\partial \theta_j} \left( \frac{1}{p} \frac{\partial p}{\partial \theta_i} \right) = -\frac{1}{p^2} \frac{\partial p}{\partial \theta_j} \frac{\partial p}{\partial \theta_i} + \frac{1}{p} \frac{\partial^2 p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} ∂θj∂si=∂θj∂(p1∂θi∂p)=−p21∂θj∂p∂θi∂p+p1∂θi∂θj∂2p
= − s i s j + ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j = -s_i s_j + \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} =−sisj+∂θi∂θj∂2logp
取期望：
E [ ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j ] = E [ s i s j ] + E [ ∂ s i ∂ θ j ] E\left[ \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right] = E[s_i s_j] + E\left[ \frac{\partial s_i}{\partial \theta_j} \right] E[∂θi∂θj∂2logp]=E[sisj]+E[∂θj∂si]
由于 ( E [ s i ] = 0 E[s_i] = 0 E[si]=0 )，且在正则条件下可以交换积分和导数：
E [ ∂ s i ∂ θ j ] = ∂ ∂ θ j E [ s i ] = 0 E\left[ \frac{\partial s_i}{\partial \theta_j} \right] = \frac{\partial}{\partial \theta_j} E[s_i] = 0 E[∂θj∂si]=∂θj∂E[si]=0
所以：
E [ ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j ] = E [ s i s j ] E\left[ \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right] = E[s_i s_j] E[∂θi∂θj∂2logp]=E[sisj]
取负号：
I ( θ ) i j = E [ s i s j ] = − E [ ∂ 2 log p ∂ θ i ∂ θ j ] I(\theta)_{ij} = E[s_i s_j] = -E\left[ \frac{\partial^2 \log p}{\partial \theta_i \partial \theta_j} \right] I(θ)ij=E[sisj]=−E[∂θi∂θj∂2logp]
这证明了两种定义的等价性。
Fisher信息矩阵与Hessian的区别
尽管有联系，两者在使用和性质上有显著差别：
1. 定义基础
- Fisher信息矩阵：基于概率分布 ( p ( x ∣ θ ) p(x|\theta) p(x∣θ) )，是期望值，反映分布的统计特性。
- Hessian矩阵：基于具体函数（比如 ( − log p ( x ∣ θ ) -\log p(x|\theta) −logp(x∣θ) )），依赖特定数据 ( x x x )，是瞬时值。
2. 随机性
- Fisher：取了期望，消除了数据的随机波动，是理论上的平均曲率。
- Hessian：直接计算某次观测的二阶导数，受数据噪声影响，可能不稳定。
3. 应用场景
- Fisher：用于统计推断，比如Cramér-Rao下界，衡量参数估计的理论精度。
- Hessian：用于优化算法（如牛顿法），直接处理损失函数的局部曲率。
4. 计算复杂度
- Fisher：需要知道分布并计算期望，理论上精确但实践中常需近似（如K-FAC）。
- Hessian：只需对具体数据求二阶导数，但在大规模模型中计算和存储成本高。
举例：正态分布
对于 ( x ∼ N ( μ , σ 2 ) x \sim N(\mu, \sigma^2) x∼N(μ,σ2) )：
-
Fisher：
I μ μ = − E [ − 1 σ 2 ] = 1 σ 2 I_{\mu\mu} = -E\left[ -\frac{1}{\sigma^2} \right] = \frac{1}{\sigma^2} Iμμ=−E[−σ21]=σ21
（二阶导数为常数，期望不变） -
Hessian：
H μ μ = − ∂ 2 log p ∂ μ 2 = 1 σ 2 H_{\mu\mu} = -\frac{\partial^2 \log p}{\partial \mu^2} = \frac{1}{\sigma^2} Hμμ=−∂μ2∂2logp=σ21
（对于单次观测，值固定）
这里两者相等，但如果数据有噪声或分布复杂，Hessian会波动，而Fisher保持稳定。
实际中的联系与应用
1. 大样本近似
在最大似然估计（MLE）中，当样本量很大时，Hessian矩阵的平均值趋近于Fisher信息矩阵：
1 n ∑ i = 1 n H ( θ ; x i ) ≈ I ( θ ) \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n H(\theta; x_i) \approx I(\theta) n1i=1∑nH(θ;xi)≈I(θ)
这为参数估计的协方差提供了近似：( Cov ( θ ^ ) ≈ I ( θ ) − 1 \text{Cov}(\hat{\theta}) \approx I(\theta)^{-1} Cov(θ^)≈I(θ)−1 )。
2. 优化中的融合
- 牛顿法：直接用Hessian调整步长，但计算昂贵。
- 自然梯度下降：用Fisher信息代替Hessian，结合统计特性，效率更高。
- 折中方案：如K-FAC，用Fisher的近似加速Hessian类优化。
3. 参数正交性
Fisher的非对角元素 ( I i j = 0 I_{ij} = 0 Iij=0 ) 表示参数正交，而Hessian的非对角元素反映具体数据的参数耦合。Fisher提供理论指导，Hessian提供实践反馈。
总结
Fisher信息矩阵和Hessian矩阵是一对“亲戚”：Fisher是Hessian的期望版本，前者关注分布的统计信息，后者关注具体数据的曲率。它们在统计推断和优化中各有侧重，但在理论和实践中常常相辅相成。理解它们的区别与联系，能帮助我们在模型设计和训练中更灵活地选择工具——是追求理论精度，还是优化实际收敛？答案就在这两者之中。
后记
2025年2月24日23点00分于上海，在Grok3大模型辅助下完成。
