CDUL（CLIP-Driven Unsupervised Learning）のアプローチは従来の手法と比較していくつかの点で異なります。まず、CDULは教師なし学習を用いており、画像分類タスクにおいて人間がラベル付けしたデータを使用せずに高性能な結果を達成します。この点で、他の弱教師あり学習や完全教師あり学習とは異なるアプローチです。
さらに、CDULではCLIPモデルを活用し、グローバル・ローカルなイメージテキスト類似度集約戦略を提案しています。これにより、画像内の微細なセマンティクス情報を保持しながら擬似ラベル生成を行うことが可能です。このような詳細レベルでの情報処理は従来手法では難しかった部分であり、CDULがその課題に取り組む新しい方法論と言えます。
最後に、CDULでは勾配整列トレーニング方法を導入することでパラメータ更新や擬似ラベル更新を交互に行う最適化フレームワークも提供されています。このトレーニング方法は以前から存在する考え方からインスピレーションを受けており、既存手法と比較して効果的かつ効率的なトレーニングが可能です。