Abstrakt. Clustering är en klass av oövervakade inlärningsmetoder som i stor utsträckning har tillämpats och studerats i datorseendet. Litet arbete har gjorts för att anpassa den till end-to-end-utbildning av visuella funktioner på storskaliga dataset. I detta arbete presenterar vi DeepCluster, en klustermetod som tillsammans lär sig parametrarna för ett neuralt nätverk och klusteruppdragen av de resulterande funktionerna. DeepCluster iteratively grupperar funktionerna med en standard kluster algoritm, kmeans, och använder de efterföljande uppdragen som övervakning för att uppdatera vikterna i nätverket. Vi använder DeepCluster för oövervakad träning av konvolutionella neurala nätverk på stora dataset som ImageNet och YFCC100M. Den resulterande modellen överträffar det nuvarande tekniska läget med en betydande marginal på alla standardriktmärken.
Caron m.fl. REF presenterar en klustermetod som gemensamt lär sig parametrarna för ett neuralt nätverk och de klustertilldelningar av de resulterande funktionerna.
Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}