論文の概要: Oracle-guided Contrastive Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00409v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 12:05:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:10:49.654739
• Title: Oracle-guided Contrastive Clustering
• Title（参考訳）: Oracleによるコントラストクラスタリング
• Authors: Mengdie Wang, Liyuan Shang, Suyun Zhao, Yiming Wang, Hong Chen, Cuiping Li and Xizhao Wang
• Abstract要約: Oracle-Guided Contrastive Clustering(OCC)は,ユニークな要求を持ったオーラクルに対して,ペアワイズで同クラスタ"クエリを対話的に作成することで,クラスタリングを実現する。 私たちの知る限りでは、パーソナライズされたクラスタリングを実行する最初のディープフレームワークです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.066047266687058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep clustering aims to learn a clustering representation through deep architectures. Most of the existing methods usually conduct clustering with the unique goal of maximizing clustering performance, that ignores the personalized demand of clustering tasks.% and results in unguided clustering solutions. However, in real scenarios, oracles may tend to cluster unlabeled data by exploiting distinct criteria, such as distinct semantics (background, color, object, etc.), and then put forward personalized clustering tasks. To achieve task-aware clustering results, in this study, Oracle-guided Contrastive Clustering(OCC) is then proposed to cluster by interactively making pairwise ``same-cluster" queries to oracles with distinctive demands. Specifically, inspired by active learning, some informative instance pairs are queried, and evaluated by oracles whether the pairs are in the same cluster according to their desired orientation. And then these queried same-cluster pairs extend the set of positive instance pairs for contrastive learning, guiding OCC to extract orientation-aware feature representation. Accordingly, the query results, guided by oracles with distinctive demands, may drive the OCC's clustering results in a desired orientation. Theoretically, the clustering risk in an active learning manner is given with a tighter upper bound, that guarantees active queries to oracles do mitigate the clustering risk. Experimentally, extensive results verify that OCC can cluster accurately along the specific orientation and it substantially outperforms the SOTA clustering methods as well. To the best of our knowledge, it is the first deep framework to perform personalized clustering.
• Abstract（参考訳）: deep clusteringは、ディープアーキテクチャを通じてクラスタリング表現を学ぶことを目的としている。 既存のメソッドの多くは、クラスタリングタスクのパーソナライズされた要求を無視したクラスタリングパフォーマンスを最大化するというユニークな目標でクラスタリングを行う。 %,無誘導クラスタリングソリューションが得られた。 しかし、実際のシナリオでは、オーラクルは異なるセマンティクス(背景、色、オブジェクトなど)のような異なる基準を利用してラベルのないデータをクラスタリングし、パーソナライズされたクラスタリングタスクを転送する傾向があります。 そこで本研究では,タスク対応型クラスタリングを実現するために,oracle によるコントラストクラスタリング (occ) を提案する。 具体的には、アクティブな学習にインスパイアされ、いくつかの情報的なインスタンスペアがクエリされ、そのペアが望ましい向きに従って同じクラスタ内にあるかどうかのオーラクルによって評価される。 そして、これらの問合せされた同一クラスタ対は、対照的な学習のための正のインスタンス対の集合を拡張し、OCCに向きを意識した特徴表現の抽出を誘導する。 したがって、独自の要求を持ったオラクルによって導かれるクエリ結果は、OCCのクラスタリング結果を望ましい方向へと導く可能性がある。 理論的には、クラスタリングのリスクはより厳密な上限で与えられ、オーラクルに対するアクティブクエリがクラスタリングのリスクを軽減することが保証される。 実験により,OCCが特定の方向に沿って正確にクラスタリング可能であることを確認し,SOTAクラスタリング法を著しく上回っている。 私たちの知る限りでは、パーソナライズされたクラスタリングを行う最初のディープフレームワークです。

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