論文の概要: Mixing Consistent Deep Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.01977v1
• Date: Tue, 3 Nov 2020 19:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 04:07:13.216351
• Title: Mixing Consistent Deep Clustering
• Title（参考訳）: 混合一貫性深層クラスタリング
• Authors: Daniel Lutscher, Ali el Hassouni, Maarten Stol, Mark Hoogendoorn
• Abstract要約: 良い潜在表現は、2つの潜在表現の線形を復号する際に意味的に混合出力を生成する。 本稿では,表現をリアルに見せるための混合一貫性深層クラスタリング手法を提案する。 提案手法は,クラスタリング性能を向上させるために,既存のオートエンコーダに付加可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5786621294068373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Finding well-defined clusters in data represents a fundamental challenge for many data-driven applications, and largely depends on good data representation. Drawing on literature regarding representation learning, studies suggest that one key characteristic of good latent representations is the ability to produce semantically mixed outputs when decoding linear interpolations of two latent representations. We propose the Mixing Consistent Deep Clustering method which encourages interpolations to appear realistic while adding the constraint that interpolations of two data points must look like one of the two inputs. By applying this training method to various clustering (non-)specific autoencoder models we found that using the proposed training method systematically changed the structure of learned representations of a model and it improved clustering performance for the tested ACAI, IDEC, and VAE models on the MNIST, SVHN, and CIFAR-10 datasets. These outcomes have practical implications for numerous real-world clustering tasks, as it shows that the proposed method can be added to existing autoencoders to further improve clustering performance.
• Abstract（参考訳）: データ内の明確に定義されたクラスタを見つけることは、多くのデータ駆動アプリケーションにとって根本的な課題であり、データ表現に大きく依存する。 表現学習に関する文献から,2つの潜在表現の線形補間を復号する際に,有意な潜在表現の1つの重要な特徴が意味混合出力を生成できることが示唆された。 2つのデータポイントの補間を2つの入力のうちの1つに見せなければならないという制約を加えながら、補間を現実的に見えるように促す混合一貫性のある深層クラスタリング法を提案する。 このトレーニング手法を様々なクラスタリング(非特定のオートエンコーダモデル)に適用することにより,提案手法を用いて学習したモデルの表現構造を体系的に変更し,MNIST,SVHN,CIFAR-10データセット上で試験されたACAI,IDEC,VAEモデルのクラスタリング性能を改善した。 これらの結果は,クラスタリング性能を向上させるために,既存のオートエンコーダに提案手法を付加できることが示されている。

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