Calculate the :math:`\mathcal{A}`-distance, which is a measure for distribution discrepancy. The definition is :math:`dist_\mathcal{A} = 2 (1-2\epsilon)`, where :math:`\epsilon` is the test error of a classifier trained to discriminate the source from the target.什么意思

这是一个用于衡量两个分布之间差异的指标，称为 :math:`\mathcal{A}`-distance。该指标的定义是 :math:`dist_\mathcal{A} = 2 (1-2\epsilon)`，其中 :math:`\epsilon` 是一个分类器在区分源分布和目标分布时的测试错误率。这个指标的值越大，表示两个分布之间的差异越大。这个指标在领域自适应和迁移学习中经常被使用。