論文の概要: Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11150v2
• Date: Mon, 29 Mar 2021 15:36:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:47:16.808696
• Title: Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning
• Title（参考訳）: ロバスト学習による教師なし画像クラスタリングの改善
• Authors: Sungwon Park, Sungwon Han, Sundong Kim, Danu Kim, Sungkyu Park, Seunghoon Hong and Meeyoung Cha
• Abstract要約: 監督されていない画像クラスタリングメソッドは、しばしば間接的にモデルを訓練するための代替目標を導入し、誤った予測と過剰な結果の影響を受けます。 本研究は,ロバスト学習に触発された革新的なモデル ruc を提案する。 実験結果から,提案モデルではキャリブレーションの精度が向上し,対向雑音に対するさらなる頑健性が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.164537402069712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised image clustering methods often introduce alternative objectives to indirectly train the model and are subject to faulty predictions and overconfident results. To overcome these challenges, the current research proposes an innovative model RUC that is inspired by robust learning. RUC's novelty is at utilizing pseudo-labels of existing image clustering models as a noisy dataset that may include misclassified samples. Its retraining process can revise misaligned knowledge and alleviate the overconfidence problem in predictions. The model's flexible structure makes it possible to be used as an add-on module to other clustering methods and helps them achieve better performance on multiple datasets. Extensive experiments show that the proposed model can adjust the model confidence with better calibration and gain additional robustness against adversarial noise.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのイメージクラスタリング手法は、しばしば間接的にモデルを訓練するための代替の目的を導入し、欠陥予測や過信的な結果を受ける。 これらの課題を克服するため,本研究では,堅牢な学習に触発された革新的なモデル ruc を提案する。 RUCの新規性は、既存のイメージクラスタリングモデルの擬似ラベルを、誤分類されたサンプルを含むうるノイズの多いデータセットとして利用することにある。 その再訓練プロセスは、誤った知識を改訂し、予測における過信問題を緩和することができる。 モデルの柔軟な構造は、他のクラスタリングメソッドへのアドオンモジュールとしての使用を可能にし、複数のデータセットのパフォーマンス向上を支援する。 実験結果から,提案モデルではキャリブレーションの精度が向上し,対向雑音に対するさらなる頑健性が得られることがわかった。

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