基于互信息的广义类别发现，旨在通过最大化互信息来解决广义范畴发现问题。该项目探索参数损失函数族，以评估特征和标签之间的互信息，并自动寻找最大化预测性能的损失函数。引入肘部最大质心移位(Emacs)技术，可以估计未标记集合中的类数，并在多个GCD场景下展现出通用性和竞争力，尤其在处理细粒度分类问题时表现出显著优势。