대조적 친화력 학습 전략은 다른 도메인 적응 문제에도 적용될 수 있습니다. 이 전략은 데이터의 매니폴드 공간 내에서의 근접성을 기반으로 데이터 쌍을 구성하여 모델을 훈련하는 방법으로, 데이터의 내재 의미 구조를 유지하면서 다양한 도메인 적응 문제에 유연하게 대응할 수 있습니다. 대조적 친화력 학습은 데이터 간의 상대적 유사성을 강조하고 데이터 간의 차이를 명확히 드러내는 데 도움이 되므로, 다양한 도메인 적응 문제에서 모델의 성능을 향상시키는 데 유용할 수 있습니다.