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。