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非对称双翼多视图聚类网络用于探索多样且一致的信息
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为CodingNet的新型多视角聚类网络，通过无监督学习探索深度和浅层特征之间的多样性和一致性信息，并使用双重对比机制保持深度特征的一致性。实验证明该框架在六个基准数据集上的有效性超过了其他多视角聚类算法。
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关键要点
- 提出了一种名为CodingNet的新型多视角聚类网络。
- 该网络通过无监督学习探索深度和浅层特征之间的多样性和一致性信息。
- 使用双重对比机制在视角-特征和伪标签级别上保持深度特征的一致性。
- 广泛的实验验证了该框架在六个基准数据集上的有效性。
- CodingNet的性能超过了大多数最先进的多视角聚类算法。
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