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对比学习带间隔的VC维度最优界
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AI 综述
2026-10-01，arXiv 发表对比学习带间隔情形的 VC 维研究。本文证明在任意间隔 α∈(0,1) 下，VC 维为 O(n/α²)，改进此前 O(n log n/α²) 的上界；同时给出匹配下界 Ω(n/α²)（α≥max(n^{−1/2}, d^{−1/2})），此前下界为 Ω(n/α)。
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最新进展10月1日 12:00
arXiv 发表对比学习带间隔的最优 VC 维界，上界改进至 O(n/α²) 并给出匹配下界。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv · Statistics Machine Learning对比学习带间隔情形的最优 VC 维
本文证明对比学习在任意间隔 $\alpha\in(0,1)$ 下的 VC 维为 $O(n/\alpha^2)$，改进此前 $O(n\log(n)/\alpha^2)$ 的上界，并给出匹配下界 $\Omega(n/\alpha^2)$（$\alpha\geq\max(n^{-1/2},d^{-1/2})$），此前下界为 $\Omega(n/\alpha)$。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。