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Rethinking the Deep Clustering Paradigm: Self-Supervision is All You Need
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过第二轮自监督训练解决深度聚类中的特征随机性、漂移和扭曲问题，显著提升了六个数据集的聚类性能。
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关键要点
- 本文提出了一种新方法，通过第二轮自监督训练解决深度聚类中的特征随机性、漂移和扭曲问题。
- 新方法实现了实例级自监督与邻域级自监督之间的平滑过渡，减少了特征漂移的风险。
- 实验结果表明，所提方法在六个数据集上显著提升了聚类性能。
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