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Gini Coefficient as a Unified Metric for Evaluating Many-to-Many Similarity in Vector Spaces
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出基尼系数作为评估向量空间中多对多相似性的统一指标。研究表明，高基尼系数对应较高的图像相似性，低基尼系数则对应较低的图像相似性。此外，选择与测试数据集分布匹配的训练样本比确保数据多样性更为重要，从而提升模型性能。
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关键要点
- 基尼系数可以作为评估向量空间中多对多相似性的统一指标。
- 高基尼系数对应较高的图像相似性，低基尼系数则对应较低的图像相似性。
- 选择与测试数据集分布匹配的训练样本比确保数据多样性更为重要，能够显著提升模型性能。
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