본 논문은 대규모 레이블 없는 데이터를 활용하여 신경망 기반의 공분산 추정 프레임워크인 SSCE(Self-Supervised Covariance Estimation)를 제안한다. SSCE는 마스킹된 샘플과 주변 샘플들의 관계를 학습하여 공분산을 예측하며, 이를 통해 분포 가정이나 정규화 없이도 전역적 특성을 자동으로 활용할 수 있다.
