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自监督学习可以为图像聚类算法提供良好的表征,但是当表征和聚类同步学习时会存在一些问题。具体来说,基于对比的自监督学习方法通常需要大量的负样本来使得所有样本的表征分离,但是负样本会带来类别冲突,进而影响下游的聚类性能;反之,基于非对比的自监督学习方法虽然避免了类别冲突问题,但是由于缺少负样本,与聚类任务联合优化时容易造成聚类崩溃。本报告将围绕这两个问题,分别介绍基于语义伪标签和原型对比的图像聚类算法...
2022年2月18日:谱聚类的研究进展。

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