本研究使用分层结构化数据帮助神经网络学习大教堂概念表示，并通过新的分层对比训练方法在编码器的潜在空间中表示数据的空间层次结构。结果表明该方法优于其他对比学习方法，数据集结构是弱监督学习中有价值的模态。
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