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<math>\begin{gathered}EI_L(f)=I(do(X\sim U([-L,L]^n));Y)\approx-\frac{n+nln(2\pi)+\sum_{i=1}^n\sigma_i^2}2+nln(2L)+\operatorname{E}_{X\sim U([-L,L]^n)}(ln|det(\partial_{X^{\prime}}f(X)))|)\end{gathered} </math>

<math>\begin{gathered}EI_L(f)=I(do(X\sim U([-L,L]^n));Y)\approx-\frac{n+nln(2\pi)+\sum_{i=1}^n\sigma_i^2}2+nln(2L)+\operatorname{E}_{X\sim U([-L,L]^n)}(ln|det(\partial_{X^{\prime}}f(X)))|)\end{gathered} </math>

其中<math>U\left(\left[-L, L\right]^n\right) </math>表示范围<math>\left[-L ,L\right] </math>在上的<math>n </math>维均匀分布，<math>\sigma_i </math>是输出<math>Y_i </math>的标准差，可以通过<math>Y_i </math>的均方误差来估计，<math>det </math>表示函数<math>f </math>的雅可比行列式。为了消除有效信息计算公式会受到输入维度的影响，作者定义了新的有效信息计算公式<math>d E I_L(f) </math>，具体公式如下所示：

其中<math>U\left(\left[-L, L\right]^n\right) </math>表示范围在<math>\left[-L ,L\right] </math>上的<math>n </math>维均匀分布，<math>\sigma_i </math>是输出<math>Y_i </math>的标准差，可以通过<math>Y_i </math>的均方误差来估计，<math>det </math>表示函数<math>f </math>的雅可比行列式。为了消除有效信息计算公式会受到输入维度的影响，作者定义了新的有效信息计算公式<math>d E I_L(f) </math>，具体公式如下所示：

<math>dEI_L(f)\approx-\frac{1+ln(2\pi)+\sum_{i=1}^n\frac{\sigma_i^2}n}2+ln(2L)+\frac1n\mathrm{E}_{X\sim U([-L,L]^n)}(ln|det(\partial_{X^{\prime}}f(X)))|) </math>

<math>dEI_L(f)\approx-\frac{1+ln(2\pi)+\sum_{i=1}^n\frac{\sigma_i^2}n}2+ln(2L)+\frac1n\mathrm{E}_{X\sim U([-L,L]^n)}(ln|det(\partial_{X^{\prime}}f(X)))|) </math>