論文の概要: Deep Clustering via Community Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02036v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 12:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:04.115479
• Title: Deep Clustering via Community Detection
• Title（参考訳）: コミュニティ検出による深部クラスタリング
• Authors: Tianyu Cheng, Qun Chen,
• Abstract要約: 本稿では,コミュニティ検出によるディープクラスタリングの新たなアプローチを提案する。 多くのコミュニティを検出してクラスタ化を初期化し、その後、コミュニティのマージによって徐々にクラスタを拡大する。 これは、高い擬似ラベルの純粋さの固有の利点があり、自己監督のパフォーマンスに欠かせない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9857683394266679
• License:
• Abstract: Deep clustering is an essential task in modern artificial intelligence, aiming to partition a set of data samples into a given number of homogeneous groups (i.e., clusters). Even though many Deep Neural Network (DNN) backbones and clustering strategies have been proposed for the task, achieving increasingly improved performance, deep clustering remains very challenging due to the lack of accurately labeled samples. In this paper, we propose a novel approach of deep clustering via community detection. It initializes clustering by detecting many communities, and then gradually expands clusters by community merging. Compared with the existing clustering strategies, community detection factors in the new perspective of cluster network analysis. As a result, it has the inherent benefit of high pseudo-label purity, which is critical to the performance of self-supervision. We have validated the efficacy of the proposed approach on benchmark image datasets. Our extensive experiments have shown that it can effectively improve the SOTA performance. Our ablation study also demonstrates that the new network perspective can effectively improve community pseudo-label purity, resulting in improved clustering performance.
• Abstract（参考訳）: ディープクラスタリング(Deep Clustering)は、データサンプルの集合を与えられた数の同質なグループ(すなわちクラスタ)に分割することを目的とした、現代の人工知能において不可欠なタスクである。 タスクには多くのDeep Neural Network(DNN)バックボーンとクラスタリング戦略が提案されているが、パフォーマンスの向上がますます進んでいる。 本稿では,コミュニティ検出によるディープクラスタリングの新たなアプローチを提案する。 多くのコミュニティを検出してクラスタ化を初期化し、その後、コミュニティのマージによって徐々にクラスタを拡大する。 既存のクラスタリング戦略と比較すると,クラスタネットワーク分析の新たな視点におけるコミュニティ検出要因である。 その結果,高い擬似ラベルの純度を生かし,自己スーパービジョンの達成に不可欠であることがわかった。 提案手法の有効性をベンチマーク画像データセットで検証した。 大規模な実験により,SOTAの性能を効果的に向上できることが示されている。 また,新たなネットワーク・パースペクティブがコミュニティの擬似ラベルの純度を効果的に向上し,クラスタリング性能が向上することを示した。

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