该论文提供了一个分析框架，用于研究已知类别如何帮助发现新的类别。通过引入新型的NCD谱对比损失（NSCL）和图论表示，论文证明了通过最小化NSCL目标函数可以得到可证明的误差界限和NCD的充分必要条件。实证结果表明，NSCL在常见基准数据集上能够匹配或胜过多个强基准方法，具有实际用途和理论保证。