증강으로 만드는 표본 쌍
자료 증강으로 양성 및 음성 표본 쌍을 구성하고 특징 공간에 투영한다. 양성 쌍의 유사도는 높이고 음성 쌍의 유사도는 낮추는 대조 학습을 적용한다.
행과 열의 두 관점
특징 행렬의 행은 각 표본의 부드러운 표지로 볼 수 있고 열은 군집의 표현으로 볼 수 있다는 관찰을 이용한다. 표본 대조는 행 공간에서 군집 대조는 열 공간에서 수행한다.
표현과 군집의 공동 학습
두 수준의 대조 손실을 동시에 최적화해 표현과 군집 배정을 종단 간으로 함께 학습한다. 원 연구는 여섯 영상 벤치마크에서 여러 군집화 방법과 비교했다.
관련 문서
대조 학습 / 군집화 / 데이터 증강 / SCAN 이미지 군집 / IIC 군집 학습 / 표현 학습