Similarity Pairing with Energy Mover's Distance for Self-Supervised Pre-Training at the LHC
यह शोध पत्र लार्ज हैड्रोन कोलाइडर के लिए एक डेटा-संचालित, ऑग्मेंटेशन-मुक्त स्व-पर्यवेक्षित प्री-ट्रेनिंग विधि प्रस्तुत करता है जो इनवेरिएंट रिप्रजेंटेशन सीखने के लिए एनर्जी मूवर्स डिस्टेंस समानता के आधार पर विशिष्ट घटनाओं को युग्मित करती है, जिससे इवेंट फिडेलिटी को बनाए रखते हुए पारंपरिक ऑग्मेंटेशन-आधारित बेसलाइन के तुलनीय या उससे बेहतर डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन प्राप्त होता है।