본 논문은 강건성, 도메인 적응, 광학 및 폐색 불변성 등 다양한 문제를 하나의 통계적 문제로 보고, 배포 Nuisance의 레이블 보존 공분산을 추정하고 인코더 Jacobian을 해당 공분사의 범위에 맞춰 정규화하는 '매칭 원리'를 제시합니다.
선형-가우시안 모델에서 이론적 최적성(Theorem A)을 증명하고, Jacobian 페널티의 필요성(Theorem G)과 깊은 전역 최소값에서의 범위 이분법을 밝히며, 추정 가능성 조건 하에서 일관성 보증(Lemma C, Corollaries E)을 제공합니다.
새로운 탐침 지표인 Trajectory Deviation Index (TDI)를 도입하여, 작업 정확도나 Jacobian Frobenius norm만으로는 불충분한 임베딩 민감도를 측정하고, 13개의 사전 등록 블록을 통해 예측된 순서(매칭, 등방성, 잘못된 W)를 검증합니다.
7B 규모에서 매칭 스타일 PMH는 선택적 정직성을 개선하고, 표준 DPO가 저하하는 스타일 TDI를 보존하며, 본 논문의 기여는 배포 Nuisance 공분산을 명명하고, 정규화가 무엇을 해야 하는지 명시하고, 해당 객체가 식별되면 검증 가능한 폐쇄형 이론을 제공하는 것입니다.