Similarity search generalisation in contrastive learning with InfoNCE loss
यह शोध पत्र स्थापित करता है कि नकारात्मक नमूनों के साथ InfoNCE लॉस एक अपेक्षित क्रॉस-एन्ट्रॉपी का सन्निकटन करता है जो समानता खोज विचलन (similarity search deviation) को परिमाणित करता है और लिप्सचिट्ज़ एम्बेडिंग फलनों (Lipschitz embedding functions) के लिए सामान्यीकरण त्रुटि को स्थिर करने के लिए गैटो डिफरेंशिएशन (Gâteaux differentiation) के माध्यम से एक नवीन निरंतरता सीमा (continuity bound) प्रस्तुत करता है।