일반화된 대조 손실
이미지-텍스트 쌍의 등급화된 관련도(relevance)를 손실 함수에 직접 반영하는 대조 학습 손실이다. 배치 내 음수 샘플에 대해 각 항목의 관련도 점수를 가중치로 사용하여 거짓 음수(false negative)의 영향을 줄인다. 이 논문에서는 short/long query 멀티태스크 대조 학습의 핵심 손실로 사용되어 세밀한 패션 관련도 신호를 학습하는 데 기여했다.
