자기지도 대조 학습에서 발생하는 특징 억제 문제를 해결하기 위해 다단계 대조 학습 (MCL) 프레임워크를 제안한다. MCL은 이전 단계에서 학습된 주요 특징을 활용하지 않도록 하는 특징 인식 음수 샘플링 전략과 다단계 학습 결과를 통합하는 방식으로 이전에 학습되지 않은 특징을 점진적으로 학습한다.
