論文の概要: Deep Clustering via Probabilistic Ratio-Cut Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03405v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 08:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:40:12.272198
• Title: Deep Clustering via Probabilistic Ratio-Cut Optimization
• Title（参考訳）: 確率比カッツ最適化による深部クラスタリング
• Authors: Ayoub Ghriss, Claire Monteleoni,
• Abstract要約: 本稿では,二項代入を確率変数としてモデル化することで,グラフ比カットを最適化する新しい手法を提案する。 オンライン環境における代入変数のパラメータを学習するために、予測比カットの上限と、その勾配の偏りのない推定値を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7366405857677227
• License:
• Abstract: We propose a novel approach for optimizing the graph ratio-cut by modeling the binary assignments as random variables. We provide an upper bound on the expected ratio-cut, as well as an unbiased estimate of its gradient, to learn the parameters of the assignment variables in an online setting. The clustering resulting from our probabilistic approach (PRCut) outperforms the Rayleigh quotient relaxation of the combinatorial problem, its online learning extensions, and several widely used methods. We demonstrate that the PRCut clustering closely aligns with the similarity measure and can perform as well as a supervised classifier when label-based similarities are provided. This novel approach can leverage out-of-the-box self-supervised representations to achieve competitive performance and serve as an evaluation method for the quality of these representations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,二項代入を確率変数としてモデル化することで,グラフ比カットを最適化する新しい手法を提案する。 オンライン環境における代入変数のパラメータを学習するために、予測比カットの上限と、その勾配の偏りのない推定値を提供する。 確率的アプローチ(PRCut)によるクラスタリングは、組合せ問題、オンライン学習拡張、そして、広く使われている方法よりも優れています。 我々は, PRCutクラスタリングが類似度尺度と密接に一致していることを示し, ラベルに基づく類似度が提供される際には, 教師付き分類器と同様に動作可能であることを示した。 この新しい手法は、アウト・オブ・ザ・ボックス(out-of-the-of-the-box)の自己教師型表現を利用して、競争性能を実現し、これらの表現の質を評価する方法として機能する。

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