Med tanke på en stor omärkt uppsättning bilder, hur man effektivt och effektivt grupperar dem i kluster baserade på extraherade visuella representationer är fortfarande ett utmanande problem. För att ta itu med detta problem föreslår vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att gemensamt lösa klusterbildning och representationsinlärning på ett iterativt sätt. I den föreslagna metoden, med tanke på en indata bilduppsättning, vi först slumpmässigt plocka k prover och extrahera deras funktioner som inledande kluster centroider med hjälp av den föreslagna CNN med en inledande modell förtränad från ImageNet dataset. Mini-batch k-medelvärden utförs sedan för att tilldela klusteretiketter till enskilda inmatningsprover för en mini-batch av bilder slumpmässigt provtagna från inmatningsbilden som tills alla bilder behandlas. Därefter uppdaterar det föreslagna CNN samtidigt parametrarna för det föreslagna CNN och centroiderna för bildkluster iterativt baserat på stokastisk lutning nedstigning. Vi föreslår också ett system för driftkompensation för att minska det driftfel som orsakas av funktionsobalans vid representationsinlärning. Experimentella resultat visar den föreslagna metoden överträffar start-of-the-art klustersystem när det gäller noggrannhet och lagring komplexitet på storskaliga bilduppsättningar som innehåller miljontals bilder. Index Terms-convolutional neural network (CNN), djupinlärning, bildkluster, oövervakat lärande.
Eftersom initieringen av nätverket är känslig för resultatet föreslås Clustering Convolutional Neural Networks REF med initiala klustercentroider.
CNN-Based Joint Clustering and Representation Learning with Feature Drift Compensation for Large-Scale Image Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}