Fugu-MT 論文翻訳(概要): SP$^2$OT: Semantic-Regularized Progressive Partial Optimal Transport for Imbalanced Clustering

論文の概要: SP$^2$OT: Semantic-Regularized Progressive Partial Optimal Transport for Imbalanced Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03446v2
Date: Mon, 30 Jun 2025 15:38:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.314399
Title: SP$^2$OT: Semantic-Regularized Progressive Partial Optimal Transport for Imbalanced Clustering
Title（参考訳）: SP$^2$OT:非バランスクラスタリングのためのセマンティック規則化プログレッシブ部分最適輸送
Authors: Chuyu Zhang, Hui Ren, Xuming He,
Abstract要約: 本稿では,トランスポートをベースとした新しい擬似ラベル学習フレームワークを提案する。我々のフレームワークは高品質で不均衡を意識した擬似ラベルを生成する。 CIFAR100を含む様々なデータセットの実験は,本手法の優位性を実証している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.880015659013681
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep clustering, which learns representation and semantic clustering without labels information, poses a great challenge for deep learning-based approaches. Despite significant progress in recent years, most existing methods focus on uniformly distributed datasets, significantly limiting the practical applicability of their methods. In this paper, we propose a more practical problem setting named deep imbalanced clustering, where the underlying classes exhibit an imbalance distribution. To address this challenge, we introduce a novel optimal transport-based pseudo-label learning framework. Our framework formulates pseudo-label generation as a Semantic-regularized Progressive Partial Optimal Transport (SP$^2$OT) problem, which progressively transports each sample to imbalanced clusters under prior and semantic relation constraints, thus generating high-quality and imbalance-aware pseudo-labels. To solve the SP$^2$OT problem, we propose a projected mirror descent algorithm, which alternates between: (1) computing the gradient of the SP$^2$OT objective, and (2) performing gradient descent with projection via an entropy-regularized progressive partial optimal transport formulation. Furthermore, we formulate the second step as an unbalanced optimal transport problem with augmented constraints and develop an efficient solution based on fast matrix scaling algorithms. Experiments on various datasets, including a human-curated long-tailed CIFAR100, challenging ImageNet-R, and large-scale subsets of fine-grained iNaturalist2018 datasets, demonstrate the superiority of our method. Code is available: https://github.com/rhfeiyang/SPPOT
Abstract（参考訳）: ラベル情報なしで表現とセマンティッククラスタリングを学習するディープクラスタリングは、ディープラーニングベースのアプローチにおいて大きな課題となる。近年の進歩にもかかわらず、既存のほとんどの手法は均一に分散したデータセットに重点を置いており、それらの手法の実用性を大幅に制限している。本稿では,より実践的な「深層不均衡クラスタリング」手法を提案する。この課題に対処するために,我々は,トランスポートをベースとした新しい擬似ラベル学習フレームワークを提案する。本フレームワークは, 擬似ラベル生成をセマンティック規則化されたプログレッシブ部分最適輸送(SP$^2$OT)問題として定式化し, 先行的および意味的制約下で各サンプルを不均衡クラスタに段階的に輸送することにより, 高品質かつ不均衡な擬似ラベルを生成する。 SP$^2$OT問題の解法として,(1)SP$^2$OT目標の勾配を計算し,(2)エントロピー規則化されたプログレッシブ・プログレッシブ・パーシャル・トランスポートの定式化による射影による勾配降下を行うミラー降下アルゴリズムを提案する。さらに,2番目のステップを拡張制約付き不均衡な最適輸送問題として定式化し,高速な行列スケーリングアルゴリズムに基づく効率的な解法を開発した。 CIFAR100、ImageNet-R、細粒度iNaturalist2018データセットの大規模サブセットなど、さまざまなデータセットの実験は、我々の方法の優位性を実証している。コードは、https://github.com/rhfeiyang/SPPOT

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