폐쇄 집합 소스 모델의 구조적 한계를 근본적으로 해결하기 위해 대조적 친화력 학습 전략을 도입할 수 있습니다. 이 전략은 데이터 쌍을 유사성에 따라 구성하여 모델을 훈련하는 방법으로, 데이터 쌍을 인스턴스 수준의 데이터 증강이 아닌 매니폴드 공간 내에서의 근접성에 기반하여 구성합니다. 이를 통해 인스턴스 수준의 데이터 증강의 단점을 피하고 데이터 집합 전체에서의 내재 의미 구조를 유지하면서 "알려진" 및 "알려지지 않은" 데이터를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 "알려진" 및 "알려지지 않은" 데이터 간의 구분력을 향상시키고 "알려지지 않은" 데이터 내의 서로 다른 클러스터를 식별할 수 있습니다.