개요Contrastive Learning(대조학습)은 비지도 또는 자기지도 학습에서 데이터를 의미 있는 임베딩 공간으로 변환하는 표현 학습(Representation Learning) 방법입니다. 핵심 아이디어는 같은 의미를 가진 쌍은 가깝게, 다른 의미를 가진 쌍은 멀게 임베딩하도록 신경망을 학습시키는 것입니다. 이 접근법은 최근 MoCo, SimCLR, BYOL, CLIP, DINO 등 다양한 자기지도 모델의 기반이 되었으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 멀티모달 학습에서 핵심 기법으로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의Contrastive Learning은 다음과 같은 쌍(pair) 기반 학습 방식을 따릅니다:Positive Pair: 의미적으로 유사한 두 데이터 포인트 (예: 같은 이미지의 다른..
