我认为这取决于如何使用它。

仅供其他读者参考，如果和是概率测度，则 Jensen-Shannon 散度为 其中是中点测度，是 Kullback-莱布勒分歧。$P$$Q$

$$J(P,Q) = \frac{1}{2} \big( D(P \mid\mid R) + D(Q\mid\mid R) \big)$$ $R = \frac{1}{2} (P + Q)$$D(\cdot\mid\mid\cdot)$

现在，我很想使用 Jensen-Shannon Divergence 的平方根，因为它是一个度量，即它满足距离度量的所有“直观”属性。

有关这方面的更多详细信息，请参阅

Endres 和 Schindelin，概率分布的新度量，IEEE Trans。关于信息。你的。, 卷。49，没有。3，2003 年 7 月，第 1858-1860 页。

当然，从某种意义上说，这取决于您需要它的用途。如果您使用它的只是评估一些成对测量，那么 JSD 的任何单调变换都可以工作。如果您正在寻找最接近“平方距离”的东西，那么 JSD 本身就是类似的数量。

顺便说一句，您可能也对这个先前的问题以及相关的答案和讨论感兴趣。