EntLossの正則化効果を理論的に深く理解するためには、以下のような分析が必要です。まず、EntLossがモデルの出力分布とデータセットの分布との間のKullback-Leibler（KL）ダイバージェンスをどのように最小化するかを定量的に評価することが重要です。具体的には、EntLossを用いた場合と従来の交差エントロピー損失を用いた場合のモデルの収束挙動を比較し、どのようにしてモデルの出力分布がデータセットの分布に近づくかを示す必要があります。また、エントロピーの変化がモデルの一般化能力に与える影響を実験的に検証し、エントロピーが低下することでどのように分類の信頼性が向上するかを示すことも重要です。さらに、理論的な枠組みを構築し、EntLossがどのようにしてモデルの学習過程における不確実性を減少させるかを明らかにすることで、正則化効果のメカニズムをより深く理解することができるでしょう。