arXiv stat.ML· Yuling Jiao, Wensen Ma, Defeng Sun, Hansheng Wang, Yang Wang·· 2026-10-01AI 评分36
将生成学习引入表示学习：作为分布匹配的自监督迁移学习
Bringing Generative Learning to Representation Learning: Self-Supervised Transfer Learning as Distribution Matching
AI 导读
该研究提出将自监督表示学习建模为分布匹配（DM）框架，通过训练增强不变编码器使其特征分布匹配显式的几何参考，并采用 Mallows 距离度量分布偏差。该框架揭示了表示学习与生成学习的方向对称性，建立了优化目标与类中心分离及分类误差的理论联系，并证明了非渐近神经筛保证。仿真与图像基准实验表明其具备流形校正和跨标签空间迁移能力，代码已开源。
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