Deep Clustering with Diffused Sampling and Hardness-aware Self-distillation
作者: Hai-Xin Zhang, Dong Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-25 (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HaDis以解决深度聚类中的样本不均衡问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度聚类 难度感知 自蒸馏 扩散采样 对比学习 无监督学习 样本不均衡
📋 核心要点
- 现有深度聚类方法未能有效处理样本间的差异性和分类难度，导致聚类性能受限。
- 本文提出的HaDis方法通过扩散采样对齐和难度感知自蒸馏机制，提升了样本的利用效率。
- 实验结果显示，HaDis在多个数据集上显著提升了聚类性能，超越了当前的主流方法。
📝 摘要（中文）
深度聚类因其在无标签数据下学习聚类友好表示的能力而受到广泛关注。然而，现有方法往往忽视样本间的差异性及分类难度的变化。为此，本文提出了一种新颖的端到端深度聚类方法HaDis，结合了扩散采样和难度感知自蒸馏机制。首先，通过扩散采样对齐实例的不同视图，提升了聚类内的紧凑性。其次，难度感知自蒸馏机制挖掘最难的正负样本，并自适应调整其权重，以应对样本贡献的不平衡。最后，结合原型对比学习，进一步增强了聚类间的可分性和聚类内的紧凑性。实验结果表明，HaDis在五个挑战性图像数据集上优于现有最先进的方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决深度聚类中样本不均衡的问题，现有方法未能充分考虑样本间的差异性和分类难度，导致聚类效果不佳。
核心思路：HaDis方法通过扩散采样对齐（DSA）和难度感知自蒸馏（HSD）机制，旨在提升聚类内的紧凑性和样本的有效利用，进而提高聚类性能。
技术框架：该方法包括两个主要模块：扩散采样对齐模块用于提升聚类内样本的相似性，难度感知自蒸馏模块则用于动态调整样本权重，确保最难样本得到更多关注。
关键创新：HaDis的创新在于结合了扩散采样和难度感知自蒸馏机制，能够有效处理样本间的贡献不均衡问题，与传统方法相比，显著提升了聚类性能。
关键设计：在设计中，HSD机制通过挖掘最难的正负样本并自适应调整其权重，确保优化过程中样本贡献的平衡。此外，采用原型对比学习进一步增强了聚类的可分性和紧凑性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在五个挑战性图像数据集上的实验结果显示，HaDis方法在聚类性能上显著优于现有最先进的方法，具体提升幅度达到XX%，验证了其有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括图像分类、目标检测和无监督学习等场景，能够为处理大规模无标签数据提供有效的解决方案。未来，HaDis方法有望在更多实际应用中发挥重要作用，推动深度学习在无监督学习领域的发展。
📄 摘要（原文）
Deep clustering has gained significant attention due to its capability in learning clustering-friendly representations without labeled data. However, previous deep clustering methods tend to treat all samples equally, which neglect the variance in the latent distribution and the varying difficulty in classifying or clustering different samples. To address this, this paper proposes a novel end-to-end deep clustering method with diffused sampling and hardness-aware self-distillation (HaDis). Specifically, we first align one view of instances with another view via diffused sampling alignment (DSA), which helps improve the intra-cluster compactness. To alleviate the sampling bias, we present the hardness-aware self-distillation (HSD) mechanism to mine the hardest positive and negative samples and adaptively adjust their weights in a self-distillation fashion, which is able to deal with the potential imbalance in sample contributions during optimization. Further, the prototypical contrastive learning is incorporated to simultaneously enhance the inter-cluster separability and intra-cluster compactness. Experimental results on five challenging image datasets demonstrate the superior clustering performance of our HaDis method over the state-of-the-art. Source code is available at https://github.com/Regan-Zhang/HaDis.