이미지-텍스트 매칭 문제를 해결하기 위해 앵커 브랜치와 타겟 브랜치 간의 협력적 학습 전략인 딥 부스팅 러닝을 제안한다. 앵커 브랜치는 데이터의 특성과 모델의 속성을 먼저 학습하고, 이를 바탕으로 타겟 브랜치에 적응적이고 명시적인 마진 제약을 부여하여 더 강력한 매칭 능력을 얻는다.
