简读分享 | 崔雅轩
编辑 | 李仲深
论文题目
Contrastive Clustering
论文摘要
作者提出了一种被称为对比聚类（CC）的单阶段在线聚类方法。具体来说，对于给定的数据集，正样本和负样本通过数据增强来构造，然后投影到特征空间中。其中，对比学习分别在行空间和列空间中进行，通过最大化正的相似性，最小化负的相似性。作者的观察结果是，特征矩阵中的行可以被视为实例的软标签，因此，这些列可以进一步被视为聚类表示。通过同时优化实例和集群的对比损失，该模型以端到端的方式联合学习表示和集群分配。
论文链接
https://arxiv.org/abs/2009.09687
