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超越 ImageNet-1K 的深度聚类方法的扩展
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于特征的深度聚类方法在大规模基准数据集上的性能和数据相关因素的影响。实验结果显示，深度聚类方法在大多数数据集上优于传统的k-means方法，并发现非主要聚类预测能够捕获有意义的类别。
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关键要点
- 本文研究了基于特征的深度聚类方法在大规模基准数据集上的性能表现。
- 分析了数据相关因素对深度聚类方法的影响，包括类别不平衡、类别粒度、易于识别的类别和捕获多类别的能力。
- 实验结果显示，深度聚类方法在大多数数据集上优于传统的k-means方法。
- 基于特征的k-means在平衡数据集上评估不公平。
- k-means在易于分类的基准上表现不佳，但在最高数据规模（如ImageNet21K）上的性能差距减小。
- 发现非主要聚类预测能够捕获有意义的类别（即更粗略的类别）。
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