정보 노이즈 대조 추정
대조 학습(Contrastive Learning)에서 주로 사용되는 손실 함수로, 양성 샘플 쌍 사이의 상호 정보를 최대화하고 음성 샘플과는 멀어지게 한다. CLIP 모델의 핵심 학습 원리이며 데이터 간의 정렬 성능을 결정한다.