I detta dokument föreslår vi en ny klustermodell, kallad DEeP Embedded RegularIzed ClusTering (DE-PGICT), som effektivt kartlägger data till ett diskriminerande inbäddande subrymd och exakt förutsäger klusteruppdrag. DEPICT består i allmänhet av en multinomiell logistisk regressionsfunktion staplad ovanpå en flerlagers konvolutionell autoenkoder. Vi definierar en kluster objektiv funktion med hjälp av relativ entropi (KL divergens) minimering, legaliserad av en tidigare för frekvensen av klusteruppdrag. En omväxlande strategi härleds sedan för att optimera målet genom att uppdatera parametrar och uppskatta klusteruppdrag. Dessutom använder vi rekonstruktionsförlustfunktionerna i vår autoenkoder, som en databeroende legaliseringsterm, för att förhindra att den djupa inbäddningsfunktionen överansträngs. För att dra nytta av end-to-end optimering och eliminera behovet av lagermässigt förträning, introducerar vi ett gemensamt läranderamverk för att minimera de enhetliga kluster- och rekonstruktionsförlustfunktionerna tillsammans och träna alla nätverkslager samtidigt. Experimentella resultat indikerar överlägsenhet och snabbare körtid för DEPICT i verkliga klusteruppgifter, där inga märkta data finns tillgängliga för hyperparameterinställning.
En end-to-end klustermodell baserad på autoencoder föreslogs i REF, där den objektiva funktionen bestod av KL-skillnaden mellan klustertilldelningar och en extra distribution, och en klustertilldelningsregleringsterm.
Deep Clustering via Joint Convolutional Autoencoder Embedding and Relative Entropy Minimization
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}