I detta dokument föreslår vi en återkommande ram för gemensamt oövervakat lärande av djupa representationer och bildkluster. I vårt ramverk, på varandra följande operationer i en kluster algoritm uttrycks som steg i en återkommande process, staplas ovanpå representationer ut av en Convolutional Neural Network (CNN). Under utbildningen uppdateras bildkluster och representationer gemensamt: bildkluster utförs i det framåtgående passet, medan representationsinlärning i det bakåtpasset. Vår centrala idé bakom denna ram är att goda representationer är till nytta för bildkluster och klusterresultat ger övervakningssignaler till representationsinlärning. Genom att integrera två processer i en enda modell med en enhetlig viktad triplet förlust funktion och optimera den endto-end, kan vi få inte bara mer kraftfulla representationer, men också mer exakta bildkluster. Omfattande experiment visar att vår metod överträffar den senaste tekniken på bildkluster över en mängd olika bilddatauppsättningar. Dessutom generaliserar de lärda framställningarna väl när de överförs till andra uppgifter. Källkoden kan laddas ner från https: // github.com/ jwyang/ joint- unövervakad- learning.
Den metod som föreslås i REF använder konvolutionella neurala nätverk och lär sig gemensamt representationer och kluster i en återkommande ram.
Joint Unsupervised Learning of Deep Representations and Image Clusters
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}