Towards Efficient and Effective Deep Clustering with Dynamic Grouping and Prototype Aggregation
作者: Haixin Zhang, Dong Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-24 (更新: 2024-09-20)
备注: We have found that our paper has many imperfections and incorrect formulas and derivations, and we insist on retracting the manuscript in order to avoid misleading readers.
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出DigPro以解决深度聚类中的动态分组与原型聚合问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度聚类 对比学习 动态分组 原型聚合 自监督学习 图像处理 机器学习
📋 核心要点
- 现有对比深度聚类方法多集中于实例级信息，忽视组内成员关系，导致表示学习和聚类能力不足。
- 本文提出的DigPro框架通过动态分组和原型聚合，扩展了对比学习的视角，提升了组更新效率。
- 在六个图像基准上的实验结果显示，DigPro在聚类性能上显著优于现有方法，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
现有的对比深度聚类方法主要关注实例级信息，忽视了组内成员关系，这可能显著削弱其表示学习和聚类能力。为了解决这些关键问题，本文提出了一种新颖的端到端深度聚类框架DigPro，采用动态分组和原型聚合。动态分组将对比学习从实例级扩展到组级，有效且高效地更新组。同时，在球形特征空间中对原型进行对比学习，旨在最大化聚类间距离。DigPro在自监督训练中利用紧凑的组内连接、良好的聚类分离和高效的组更新。大量实验表明，该方法在六个图像基准上的表现优于现有最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有的对比深度聚类方法主要关注实例级信息，忽视了组内成员之间的关系，这导致聚类效果不佳，尤其是在动态更新组分配时效率低下。
核心思路：本文提出的DigPro框架通过动态分组将对比学习从实例级扩展到组级，能够及时更新组分配，同时在球形特征空间中进行原型聚合，以最大化聚类间的距离。
技术框架：DigPro的整体架构包括动态分组模块和原型聚合模块。动态分组模块负责根据当前的特征表示动态调整组分配，而原型聚合模块则在球形特征空间中对聚类原型进行对比学习。
关键创新：DigPro的主要创新在于其动态分组机制和原型聚合策略，能够高效地更新组分配并增强聚类间的分离性，这与传统方法依赖全数据集伪标签的方式有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了期望最大化框架来同时优化组内紧凑性和组间分离性，损失函数结合了对比损失和聚类损失，确保了聚类效果的提升。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在六个图像基准上的实验结果表明，DigPro在聚类性能上超过了现有最先进的方法，具体提升幅度达到XX%，验证了其在动态分组和原型聚合方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括图像分类、视频分析和大规模数据挖掘等领域。通过提高聚类的效率和效果，DigPro能够在实际应用中更好地处理复杂数据集，推动智能分析和自动化决策的发展。
📄 摘要（原文）
Previous contrastive deep clustering methods mostly focus on instance-level information while overlooking the member relationship within groups/clusters, which may significantly undermine their representation learning and clustering capability. Recently, some group-contrastive methods have been developed, which, however, typically rely on the samples of the entire dataset to obtain pseudo labels and lack the ability to efficiently update the group assignments in a batch-wise manner. To tackle these critical issues, we present a novel end-to-end deep clustering framework with dynamic grouping and prototype aggregation, termed as DigPro. Specifically, the proposed dynamic grouping extends contrastive learning from instance-level to group-level, which is effective and efficient for timely updating groups. Meanwhile, we perform contrastive learning on prototypes in a spherical feature space, termed as prototype aggregation, which aims to maximize the inter-cluster distance. Notably, with an expectation-maximization framework, DigPro simultaneously takes advantage of compact intra-cluster connections, well-separated clusters, and efficient group updating during the self-supervised training. Extensive experiments on six image benchmarks demonstrate the superior performance of our approach over the state-of-the-art. Code is available at https://github.com/Regan-Zhang/DigPro.