[Arxiv | 论文简读] 对比聚类
2023-02-18 16:48:03 时间
简读分享 | 崔雅轩 编辑 | 李仲深
论文题目
Contrastive Clustering
论文摘要
作者提出了一种被称为对比聚类(CC)的单阶段在线聚类方法。具体来说,对于给定的数据集,正样本和负样本通过数据增强来构造,然后投影到特征空间中。其中,对比学习分别在行空间和列空间中进行,通过最大化正的相似性,最小化负的相似性。作者的观察结果是,特征矩阵中的行可以被视为实例的软标签,因此,这些列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例和集群的对比损失,该模型以端到端的方式联合学习表示和集群分配。
论文链接
https://arxiv.org/abs/2009.09687
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