論文の概要: Deep Multiview Clustering by Contrasting Cluster Assignments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10769v4
• Date: Thu, 10 Aug 2023 14:46:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 15:55:39.873703
• Title: Deep Multiview Clustering by Contrasting Cluster Assignments
• Title（参考訳）: クラスタ割り当ての対比によるディープマルチビュークラスタリング
• Authors: Jie Chen, Hua Mao, Wai Lok Woo, and Xi Peng
• Abstract要約: マルチビュークラスタリングは、データサンプルをクラスタに分類することで、マルチビューデータの基盤構造を明らかにすることを目的としている。 本稿では,複数のビュー間でクラスタ割り当てを対比することで,ビュー不変表現を学習し,クラスタリング結果を生成するクロスビューコントラスト学習(C)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.767319805995543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiview clustering (MVC) aims to reveal the underlying structure of multiview data by categorizing data samples into clusters. Deep learning-based methods exhibit strong feature learning capabilities on large-scale datasets. For most existing deep MVC methods, exploring the invariant representations of multiple views is still an intractable problem. In this paper, we propose a cross-view contrastive learning (CVCL) method that learns view-invariant representations and produces clustering results by contrasting the cluster assignments among multiple views. Specifically, we first employ deep autoencoders to extract view-dependent features in the pretraining stage. Then, a cluster-level CVCL strategy is presented to explore consistent semantic label information among the multiple views in the fine-tuning stage. Thus, the proposed CVCL method is able to produce more discriminative cluster assignments by virtue of this learning strategy. Moreover, we provide a theoretical analysis of soft cluster assignment alignment. Extensive experimental results obtained on several datasets demonstrate that the proposed CVCL method outperforms several state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリング(MVC)は、データサンプルをクラスタに分類することで、マルチビューデータの基盤構造を明らかにすることを目的としている。 ディープラーニングベースの手法は、大規模データセットに強力な特徴学習能力を示す。 既存の多くのディープMVCメソッドでは、複数のビューの不変表現を探索することは、いまだに難解な問題である。 本稿では,複数ビュー間のクラスタ割り当てを対比することにより,ビュー不変表現を学習し,クラスタリング結果を生成するクロスビューコントラスト学習(cvcl)手法を提案する。 具体的には、まず、事前学習段階におけるビュー依存の特徴を抽出するために、ディープオートエンコーダを用いる。 次に、クラスタレベルのCVCL戦略を示し、微調整段階における複数のビュー間の一貫性のあるセマンティックラベル情報を探索する。 そこで,提案手法は,この学習戦略を活かして,より識別的なクラスタ割り当てを生成することができる。 さらに,ソフトクラスタ割り当てアライメントの理論解析を行う。 複数のデータセットで得られた広範囲な実験結果から,提案手法が最先端手法よりも優れていることが示された。

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