
다중 모달 대조 학습(MMCL)은 단일 모달 지도 학습(SL)에 비해 분포 변화에 더 강건한 표현을 학습할 수 있다. 이는 MMCL의 두 가지 메커니즘 때문이다: 1) 동일 클래스 내 대조를 통한 일반화 가능한 특징 학습, 2) 클래스 간 특징 공유를 통한 과도한 상관관계 극복.


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다중 모달 대조 학습의 분포 변화에 대한 강건성 이해


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다중 모달 대조 학습(MMCL)은 단일 모달 지도 학습(SL)에 비해 분포 변화에 강건한 표현을 학습할 수 있다. 이는 MMCL의 두 가지 핵심 메커니즘 때문이다: (1) 동일 클래스 내 대조를 통한 일반화 가능한 특징 학습, (2) 클래스 간 특징 공유를 통한 과도한 상관관계 극복.
