연합 학습 환경에서 SimCLR과 다중 뷰 상호 정보 최대화를 통해 대조 표현 학습과 사용자 인증 사이의 연관성을 밝혀냈다. 레이블이 있는 데이터가 일부 클라이언트에 존재하는 경우를 위해 연합 반지도 학습 SimCLR 변형을 제안했다. 또한 다양한 비 i.i.d. 데이터 소스가 연합 비지도 학습 성능에 미치는 영향을 분석했다.
