Similarity Contrastive Estimation(SCE)

• "Similarity Contrastive Estimation (SCE)"과 "Contrastive Learning"은 둘 다 데이터의 표현(representation)을 학습하는 데 사용되는 방법론
• 이 두 개념은 서로 밀접하게 관련되어 있으며, 데이터 포인트들 간의 유사성과 차이를 기반으로 학습을 진행

1. Similarity Contrastive Estimation (SCE)

1. 기본 원리:

• SCE는 Contrastive Learning의 한 형태로 볼 수 있으며, 특히 데이터 포인트들 간의 유사성을 학습하는 데 집중합니다.

2. 목적:

• SCE는 데이터 포인트들이 서로 얼마나 유사한지를 기반으로 하는 임베딩을 학습하는 것을 목표로 합니다. 이는 유사한 데이터 포인트들을 가깝게 매핑하는 것에 중점을 둡니다.

3. 적용:

• SCE는 유사한 데이터 포인트들을 효과적으로 그룹화하거나, 유사도 기반의 추천 시스템과 같은 애플리케이션에 유용합니다.

2. SCE와 Contrastive Learning

• 관계: SCE는 Contrastive Learning의 한 방식으로 볼 수 있습니다. 둘 다 데이터 포인트 간의 관계를 학습하는 데 중점을 두지만, SCE는 특히 유사성에 더 큰 강조를 둡니다.
• 차이점: 전통적인 Contrastive Learning은 유사한 데이터 포인트들(positive pairs)과 더불어 서로 다른 데이터 포인트들(negative pairs) 사이의 관계도 중요하게 다룹니다. 반면, SCE는 주로 유사한 데이터 포인트들 사이의 관계에 집중합니다.