論文の概要: MiCE: Mixture of Contrastive Experts for Unsupervised Image Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01899v1
• Date: Wed, 5 May 2021 07:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 19:00:16.532320
• Title: MiCE: Mixture of Contrastive Experts for Unsupervised Image Clustering
• Title（参考訳）: MiCE: 教師なし画像クラスタリングのためのコントラストエキスパートの混在
• Authors: Tsung Wei Tsai, Chongxuan Li, Jun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,コントラスト学習で学習した識別表現と潜在混合モデルで取得した意味構造を利用する,統一確率的クラスタリングフレームワークを提案する。 専門家の混合によって動機付けられたマウスは、ラベルのないデータセットを潜在意味論に従ってサブセットに分割するゲーティング関数と、それらに割り当てられた異なるサブセットを対比学習方法で識別する複数の専門家を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.46459858177353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Mixture of Contrastive Experts (MiCE), a unified probabilistic clustering framework that simultaneously exploits the discriminative representations learned by contrastive learning and the semantic structures captured by a latent mixture model. Motivated by the mixture of experts, MiCE employs a gating function to partition an unlabeled dataset into subsets according to the latent semantics and multiple experts to discriminate distinct subsets of instances assigned to them in a contrastive learning manner. To solve the nontrivial inference and learning problems caused by the latent variables, we further develop a scalable variant of the Expectation-Maximization (EM) algorithm for MiCE and provide proof of the convergence. Empirically, we evaluate the clustering performance of MiCE on four widely adopted natural image datasets. MiCE achieves significantly better results than various previous methods and a strong contrastive learning baseline.
• Abstract（参考訳）: 比較学習によって学習された識別的表現と、潜在混合モデルによって得られた意味構造を同時に活用する統合確率的クラスタリングフレームワークであるMiCE(Missture of Contrastive Experts)を提案する。 専門家の混合によって動機付けられたマウスは、ラベルのないデータセットを潜在意味論に従ってサブセットに分割するゲーティング関数と、それらに割り当てられた異なるサブセットを対比学習方法で識別する複数の専門家を用いる。 潜在変数による非自明な推論と学習問題を解決するために,マウスに対する期待最大化(em)アルゴリズムのスケーラブルな変種を開発し,収束の証明を提供する。 実験により,広く採用されている4つの自然画像データセット上でのMICEのクラスタリング性能を評価する。 MiCEは、様々な従来の手法や強力なコントラスト学習ベースラインよりもはるかに優れた結果が得られる。

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