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在文献<ref name=GJSD>{{cite conference|author1=Erik Englesson|author2=Hossein Azizpour|title=Generalized Jensen-Shannon Divergence Loss for Learning with Noisy Labels|conference=35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)|year=2021}}</ref>中，作者们讨论了广义JS散度在分类多样性度量方面的应用。因此，EI也可以理解为是对行向量多样化程度的一种度量。
在文献<ref name=GJSD>{{cite conference|author1=Erik Englesson|author2=Hossein Azizpour|title=Generalized Jensen-Shannon Divergence Loss for Learning with Noisy Labels|conference=35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)|year=2021}}</ref>中，作者们讨论了广义JS散度在分类多样性度量方面的应用。因此，EI也可以理解为是对行向量多样化程度的一种度量。
=参考文献=
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<references/>
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